基于Keras构建W&D模型，Wide侧使用FTRL优化器，Deep侧使用Adam优化器，并使用自定义训练循环训练-DPDK中文网

下面是一个基于Keras构建W&D模型的示例代码，其中Wide侧使用FTRL优化器，Deep侧使用Adam优化器，并使用自定义训练循环进行训练：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam, Ftrl

# 定义输入层
wide_inputs = Input(shape=(10,), name='wide_inputs')
deep_inputs = Input(shape=(20,), name='deep_inputs')

# Wide侧模型
wide_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='wide_output')(wide_inputs)

# Deep侧模型
deep_layer = Dense(64, activation='relu')(deep_inputs)
deep_layer = Dense(32, activation='relu')(deep_layer)
deep_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='deep_output')(deep_layer)

# 合并Wide和Deep输出层
concatenated_outputs = Concatenate()([wide_output, deep_output])

# 构建整体模型
model = Model(inputs=[wide_inputs, deep_inputs], outputs=concatenated_outputs)

# 编译模型，分别为Wide和Deep设置不同的优化器和损失函数
model.compile(optimizer={'wide_output': Ftrl(), 'deep_output': Adam()},
              loss={'wide_output': 'binary_crossentropy', 'deep_output': 'binary_crossentropy'})

# 自定义训练循环进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch开始前重置metrics状态
    model.reset_metrics()

    for x_batch, y_batch in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            # 计算模型输出
            outputs = model(x_batch)

            # 分离Wide和Deep侧的预测结果
            wide_pred, deep_pred = tf.split(outputs, [1, 1], axis=1)

            # 计算Wide和Deep侧的损失
            wide_loss = model.losses[0](y_batch, wide_pred)
            deep_loss = model.losses[1](y_batch, deep_pred)

            # 计算总体损失
            total_loss = wide_loss + deep_loss

        # 计算梯度并更新参数
        gradients = tape.gradient(total_loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    # 输出每个epoch的训练指标
    train_metrics = {m.name: m.result() for m in model.metrics}
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Metrics: {train_metrics}')

请注意，这只是一个示例代码，具体使用时可能需要根据实际情况进行修改和调整。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问