用python实现matlab的addLayers函数，包含addLayers(lgraph,larray)，addLayers(net,larray)方法。测试addLayers函数。

在Python中实现Matlab中的addLayers函数，我们可以使用Keras API。首先，我们需要将Matlab的网络结构转换为Keras的网络结构。我们可以使用Keras的Functional API来实现这个转换。

下面是一个简单的示例代码，演示如何将Matlab的网络结构转换为Keras的网络结构，并实现addLayers函数。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

def matlab_to_keras(lgraph):
    layers = lgraph.Layers
    inputs = []
    outputs = []
    for layer in layers:
        if layer.Type == 'input':
            inputs.append(Input(shape=layer.InputSize, name=layer.Name))
        else:
            prev_layers = []
            for i in range(len(layer.InputNames)):
                prev_layers.append(next(x for x in outputs if x.name == layer.InputNames[i]))
            if layer.Type == 'convolution2d':
                x = Conv2D(filters=layer.NumFilters, kernel_size=layer.FilterSize, strides=layer.Stride, padding=layer.Padding, activation=layer.Activation)(prev_layers[0])
                outputs.append(x)
            elif layer.Type == 'maxpooling2d':
                x = MaxPooling2D(pool_size=layer.PoolSize, strides=layer.Stride, padding=layer.Padding)(prev_layers[0])
                outputs.append(x)
            elif layer.Type == 'fullyconnected':
                x = Flatten()(prev_layers[0])
                x = Dense(units=layer.OutputSize, activation=layer.Activation)(x)
                outputs.append(x)
            elif layer.Type == 'dropout':
                x = Dropout(rate=layer.DropoutRate)(prev_layers[0])
                outputs.append(x)
    return Model(inputs=inputs, outputs=outputs[-1])

def addLayers(lgraph, larray):
    model = matlab_to_keras(lgraph)
    for layer in larray:
        if layer.Type == 'convolution2d':
            model.add(Conv2D(filters=layer.NumFilters, kernel_size=layer.FilterSize, strides=layer.Stride, padding=layer.Padding, activation=layer.Activation))
        elif layer.Type == 'maxpooling2d':
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=layer.PoolSize, strides=layer.Stride, padding=layer.Padding))
        elif layer.Type == 'fullyconnected':
            model.add(Dense(units=layer.OutputSize, activation=layer.Activation))
        elif layer.Type == 'dropout':
            model.add(Dropout(rate=layer.DropoutRate))
    return model

上述代码中，我们首先定义了一个名为`matlab_to_keras`的函数，该函数将Matlab的网络结构转换为Keras的网络结构。然后，我们定义了`addLayers`函数，该函数接受一个Matlab网络结构和一个新的层数组，并在Keras模型中添加这些层。

接下来，我们将使用`addLayers`函数测试代码：

from keras.layers import Input, Dense, Dropout
from keras.models import Model

# 创建一个Matlab网络结构
lgraph = createMatlabNetwork()

# 创建一个新层数组
larray = []
larray.append(Conv2DLayer(64, [3, 3], 'relu'))
larray.append(MaxPooling2DLayer([2, 2], [2, 2]))
larray.append(DropoutLayer(0.25))
larray.append(FlattenLayer())
larray.append(DenseLayer(128, 'relu'))
larray.append(DropoutLayer(0.5))
larray.append(DenseLayer(10, 'softmax'))

# 将新层添加到网络结构中
model = addLayers(lgraph, larray)

# 打印模型摘要
model.summary()

上述代码中，我们首先创建了一个Matlab网络结构，然后创建了一个新的层数组。我们将在Matlab网络结构中添加这些新层，并使用Keras模型进行测试。

最后，我们可以使用`model.summary()`函数打印模型的摘要，以确保新层已成功添加。