tf.keras.layers.Concatenate()

`tf.keras.layers.Concatenate()`是一个用于合并张量的Keras层，它可以沿着指定轴将多个张量拼接在一起。它的输入是一个张量列表，输出是这些张量按照指定轴拼接后的结果。

例如，如果我们有两个形状为`(batch_size, width, height, channels1)`和`(batch_size, width, height, channels2)`的张量，我们可以使用`Concatenate()`将它们沿着最后一个维度拼接起来，得到一个形状为`(batch_size, width, height, channels1+channels2)`的张量。

示例代码：

import tensorflow as tf

input1 = tf.keras.Input(shape=(None, None, 32))
input2 = tf.keras.Input(shape=(None, None, 64))

concat = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([input1, input2])

model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=concat)

在这个例子中，我们定义了两个输入张量`input1`和`input2`，它们的最后一个维度分别为32和64。我们使用`Concatenate()`将它们沿着最后一个维度拼接起来，得到一个形状为`(batch_size, width, height, 96)`的张量。最后，我们使用`tf.keras.Model`定义一个模型，它的输入是`input1`和`input2`，输出是拼接后的张量`concat`。