哦，没关系。
我应该阅读完整的功能性API：https : //keras.io/getting-started/functional-api-
guide/#shared-layers
这是预测之一（可能仍然缺少一些培训）：
我猜这可能是3？好吧，至少现在可以了。
对于那些有类似问题的人，这里是更新的代码：
inputs=Input((784,))enpre=Dense(10, input_shape=[784])(inputs)depre=Dense(784, input_shape=[10])model=Model(input=inputs, output=depre(enpre))model.compile(loss="mse", optimizer="adadelta", metrics=["accuracy"])inputs_2=Input((10,))depre_model=Model(input=inputs_2, output=depre(inputs_2))
我只编译了其中一种模型。对于训练，您需要编译模型，对于不必要的预测。
