out = concatenate([out, sp], axis=2)
时间: 2024-04-18 17:30:44 浏览: 9
这是一段代码用于在第二维度上拼接两个数组。
具体来说,这段代码使用了`concatenate`函数来将`out`和`sp`两个数组沿第二维度(即axis=2)进行拼接。拼接后的结果将赋值给变量`out`。
假设`out`和`sp`是两个形状相同的数组,拼接后的结果将具有更大的第二维度,即数组中包含更多的列。拼接的结果将保存在变量`out`中,并可以在后续的代码中使用。
相关问题
merged = concatenate(out_layers)
I'm sorry, as an AI language model, I do not have enough context to provide a specific answer. Can you please provide more details about the programming language and the context of the code?
下面code如果加卷积池,应该放在什么位置 : concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) 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
一般来说,卷积池化层通常会放在卷积层之后。因此,你可以将卷积层和池化层添加到代码中的 dropout 层之后,如下所示:
```
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])
conv_out = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(concat)
conv_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) # 添加一个池化层
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out)
```
其中,`MaxPooling1D` 是一个用于添加池化层的 Keras 层。在本例中,`pool_size` 参数设置为 2,表示池化窗口的大小为 2。你可以根据需要调整该参数。