Keras - 合併層

用於合併輸入列表。它支援add()、subtract()、multiply()、average()、maximum()、minimum()、concatenate() 和 dot()功能。

新增一個層

用於新增兩個層。語法如下所示：-

keras.layers.add(inputs)

簡單的例子如下所示：-

>>> 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)

減法層

用於減去兩個層。語法如下定義：-

keras.layers.subtract(inputs)

在上面的示例中，我們建立了兩個輸入序列。如果你想應用subtract()，則使用以下編碼：-

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

乘法層

用於將兩個層相乘。語法如下定義：-

keras.layers.multiply(inputs)

如果你想乘以兩個輸入，可以使用以下編碼：-

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

maximum()

用於從兩個輸入中找到最大值。語法如下定義：-

keras.layers.maximum(inputs)

minimum()

用於從兩個輸入中找到最小值。語法如下定義：-

keras.layers.minimum(inputs)

concatenate

用於連線兩個輸入。它如下所示：-

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

連線層的函式介面。

此處，axis是指連線軸。

點積

它返回兩個輸入的點積。它如下所示：-

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

在此處，

• axes指向執行點積的軸。

• normalize確定是否需要點積。