Словарь ввода тензоров для Keras Functional API TensorFlow 2.0

Question

У меня есть набор данных словаря тензоров, и следующая модель определена с использованием API подклассов:

class Model(tf.keras.Model):

  def __init__(self):
    super().__init__()
    self._movie_full_dense = tf.keras.layers.Dense(
        units=40, activation=tf.keras.layers.Activation("relu"))
    self._user_full_dense = tf.keras.layers.Dense(
        units=40, activation=tf.keras.layers.Activation("relu"))
    self._full_dense = tf.keras.layers.Dense(
        units=1, activation=tf.keras.layers.Activation("sigmoid"))

  def call(self, features):
    movie_embedding = self._movie_full_dense(features['movie'])
    user_embedding = self._user_full_dense(features['user'])
    combined = tf.concat([movie_embedding, user_embedding], 1)
    output = self._full_dense(combined)
    return output

Я хочу реализовать его с помощью функционального API. но я не знаю, как определить входы? А именно, каков функциональный эквивалент для следующего?

self._movie_full_dense(features['movie'])