from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Conv1D, Bidirectional, Dropout, Concatenate, Reshape, Flatten, GRU, multiply, MaxPooling1D, add from keras import backend as K

这段代码导入了一些Keras深度学习框架的模块和函数：

- `Input`：定义模型的输入层。
- `Dense`：定义全连接层。
- `LSTM`：定义长短时记忆网络层。
- `Conv1D`：定义一维卷积层。
- `Bidirectional`：定义双向循环神经网络层。
- `Dropout`：定义一个随机失活层。
- `Concatenate`：定义连接层，用于将多个输入或输出连接在一起。
- `Reshape`：定义变换层，用于将输入数据转换为新的形状。
- `Flatten`：定义展平层，用于将输入数据展平成一维向量。
- `GRU`：定义门控循环单元网络层。
- `multiply`：定义乘法层，用于将两个输入逐元素相乘。
- `MaxPooling1D`：定义一维最大池化层。
- `add`：定义加法层，用于将两个输入逐元素相加。
- `backend`：Keras的后端模块，提供了一些底层的函数和操作，例如张量操作、损失函数和优化器等等。

这些模块和函数可以帮助我们方便地构建和训练深度学习模型。