Keras – 合并层

它用于合并一列输入。它支持 add(), subtract(), multiply(), average(), maximum(), minimum(), concatenate()和 dot() 功能。

添加一个层

它用于添加两个层。语法定义如下

keras.layers.add(inputs)

简单的例子如下所示 –

>>> a = input1 = keras.layers.Input(shape = (16,)) 
>>> x1 = keras.layers.Dense(8, activation = 'relu')(a) 
>>> a = keras.layers.Input(shape = (16,)) 
>>> x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(a) 
>>> b = keras.layers.Input(shape = (32,)) 
>>> x2 = keras.layers.Dense(8, activation = 'relu')(b) 
>>> summ = = keras.layers.add([x1, x2]) 
>>> summ = keras.layers.add([x1, x2]) 
>>> model = keras.models.Model(inputs = [a,b],outputs = summ)

subtract

它用于减去两个层。其语法定义如下 –

keras.layers.subtract(inputs)

在上面的例子中，我们已经创建了两个输入序列。如果你想应用 subtract() ，那么请使用下面的编码—

subtract_result = keras.layers.subtract([x1, x2]) 
result = keras.layers.Dense(4)(subtract_result) 
model = keras.models.Model(inputs = [a,b], outputs = result)

multiply

它用于乘以两个层。语法定义如下

keras.layers.multiply(inputs)

如果你想应用乘以两个输入，那么你可以使用下面的编码-

mul_result = keras.layers.multiply([x1, x2]) 
result = keras.layers.Dense(4)(mul_result) 
model = keras.models.Model(inputs = [a,b], outputs = result)

max()

它用于从两个输入中找到最大值。语法定义如下

keras.layers.maximum(inputs)

minimum()

它用于从两个输入中找到最小值。语法定义如下

keras.layers.minimum(inputs)

concatenate

它是用来连接两个输入的。它的定义如下

keras.layers.concatenate(inputs, axis = -1)

通往连接层的功能接口。

这里， **axis ** 的是并联轴。

点

它返回两个输入的点积。它的定义如下 –

keras.layers.dot(inputs, axes, normalize = False)

这里、

• axes 的是要进行点乘的轴。

• normalize 决定了是否需要点乘。