concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 定义模型 output = Dense(units=5)(concat) model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output) #model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model ，如果我不用model.add形式如何修改

如果你不想使用 `model.add()` 的形式添加新层，你可以在已经定义好的 `output` 后面直接连接新层，例如：

from keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense

concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])  # 定义模型
output = Dense(units=5)(concat)

embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(output)
bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding)
dense1 = Dense(units=32)(bidirectional)
dense2 = Dense(units=5)(dense1)

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=dense2)

这样，你就可以将新层直接连接在已经定义好的层后面。注意，这里我使用了 Keras 函数式 API 的语法来定义新层。希望这个例子能够帮助你理解如何使用 Keras 函数式 API 完成模型的构建。