具有多输出的keras-rl模型

Question

我想要建立一个强化学习模型，它需要有两个输出。它能像Keras库那样做吗?或者它甚至是可行的？

这就是我想做的

inp = Input(shape=(input_layer_size, ))
x = Dense(hidden_layer_size, activation="relu")(inp)
for i in range(nb_hidden_layer):
    x = Dense(hidden_layer_size, activation="relu")(x)
a1 = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
a2 = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

Answer 1

是的，这是可能的，只要使用：

model = Model(inp, [a1,a2])

注意你的输出顺序，不要弄错它们。