怎么用keras搭建tcn

可以使用以下代码使用Keras搭建一个TCN模型：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from tcn import TCN

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(input_shape,))

# 添加TCN层
tcn_layer = TCN(nb_filters=num_filters, kernel_size=kernel_size, padding='same', dilations=dilations, activation='relu', use_skip_connections=True)(input_layer)

# 添加全连接层
fully_connected_layer = Dense(units=output_shape, activation='softmax')(tcn_layer)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_layer], outputs=[fully_connected_layer])

在以上代码中，`input_shape`是输入数据的形状，`num_filters`是TCN层的滤波器个数，`kernel_size`是滤波器的尺寸，`dilations`是TCN层的扩张系数，`output_shape`是输出数据的形状。最终的模型结构为输入层 -> TCN层 -> 全连接层，其中TCN层使用ReLU激活函数，使用了跳跃连接，全连接层使用softmax激活函数。