输入为10维数据，怎么根据与第10维度的相似度作为权值，融合，keras实现

可以使用Keras中的Lambda层来实现这一功能。Lambda层允许将任意表达式作为层进行计算。

具体实现方法如下：

from keras.layers import Input, Lambda, Concatenate
from keras.models import Model

# 假设输入数据为10维
input_data = Input(shape=(10,))

# 定义一个计算权值的Lambda层，其中x表示输入数据
weight = Lambda(lambda x: x[:, -1:], output_shape=(1,))(input_data)

# 定义一个将权值与原始特征进行融合的Lambda层
weighted_input = Lambda(lambda x: x[:, :-1] * x[:, -1:], output_shape=(9,))(input_data)

# 将融合后的特征与原始特征拼接
output = Concatenate()([weighted_input, input_data])

# 定义模型
model = Model(inputs=input_data, outputs=output)

在上述代码中，首先通过Lambda层定义了一个计算权值的层，这里使用了切片的方式取出输入数据的最后一维，然后将其作为权值输出。接着，使用另一个Lambda层将权值与前9个特征进行相乘操作，从而得到加权后的特征。最后，通过Concatenate层将加权后的特征与原始特征拼接在一起，得到最终的输出。

注意：在实际使用中，可能需要对权值进行归一化处理，以避免过大或过小的权值对结果产生不良影响。