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。

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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) 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) 中embedding现在是dim4输出，如何改为dim 是3

根据你提供的代码，我可以看到你的模型使用了两个 LSTM 层，然后连接起来，形成了一个 dim 为 3 的张量。然后你将这个张量输入到一个全连接层中，得到了一个 dim 为 2 的张量，然后再将它输入到 Embedding 层中，导致了 dim 的变化。

如果你希望 Embedding 层的输出维度为 3，你可以将其输入改为 LSTM 层的输出，而不是全连接层的输出。具体地，在定义模型时，将以下代码：

output = Dense(units=5)(concat)
embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(output)

修改为：

embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(concat)

这样，Embedding 层的输入就是 LSTM 层的输出，维度为 3，而不是全连接层的输出，维度为 2。这可以确保输出的维度为 3，而不是 4。

如果添加卷积，如何修改下面code: concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)

如果要添加卷积层，可以在LSTM层之前插入一个卷积层，代码修改如下：

conv_out = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(concat)  # 添加一个卷积层
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out)  # 添加Dropout层
td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out)
td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td)
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)

这里使用了一个1D卷积层，采用了32个卷积核和大小为3的卷积核。注意，卷积层的输出需要经过Dropout层进行正则化处理，以防止过拟合。其余部分保持不变即可。

当然，具体的卷积层参数设置也需要根据数据情况进行调整和优化，这里只是提供一个示例。