keras让两个层加起来，两个层有同样的shape

可以使用Keras中的Add层将两个层相加，前提是这两个层的shape需要相同。具体代码如下：

from keras.layers import Add

# 假设有两个形状相同的层layer1和layer2
added = Add()([layer1, layer2]) # 将两个层相加得到新的层added

其中，Add()是Keras中的一个层，用于将两个层相加，[layer1, layer2]表示输入的两个层，将它们作为Add层的输入，最终得到一个新的层added。

相关问题

keras搭建一个含有两个隐藏层的LSTM网络

可以使用Keras中的Sequential模型和LSTM层来搭建一个含有两个隐藏层的LSTM网络。以下是一个简单的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加第一个LSTM层
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim), return_sequences=True))

# 添加第二个LSTM层
model.add(LSTM(units=32, return_sequences=True))

# 添加第三个全连接层
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

在这个示例中，我们使用了Sequential模型来定义模型，分别添加了两个LSTM层和一个全连接层。输入的形状为(timesteps, input_dim)，其中timesteps表示时间步长，input_dim表示每个时间步的输入维度。输出的形状为(output_dim,)，其中output_dim表示输出的类别数。我们使用'categorical_crossentropy'作为损失函数，'adam'作为优化器，并使用'accuracy'作为评估指标。

keras自定义层

Keras 是一个高层次的深度学习库，它有许多预定义的层，如卷积层、池化层、全连接层等。但是有时我们需要自定义一些层，以满足特定的需求。在 Keras 中，可以通过继承 keras.layers.Layer 类来自定义层。

具体地，我们需要重写 __init__ 和 call 两个方法，其中 __init__ 方法用于初始化层的参数，call 方法定义了层的前向传播逻辑。

以下是一个简单的例子，演示如何自定义一个全连接层：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class MyDenseLayer(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyDenseLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel',
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyDenseLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

在这个例子中，我们定义了一个 MyDenseLayer 类，它继承自 keras.layers.Layer。我们在 __init__ 方法中定义了层的输出维度 output_dim，并且调用了父类的构造函数。在 build 方法中，我们使用 add_weight 方法定义了一个名为 kernel 的权重，它的形状为 (input_shape[1], output_dim)，并使用 uniform 初始化。在 call 方法中，我们将输入 inputs 与权重 kernel 相乘，得到输出。

这样我们就定义了一个全连接层。在使用时，我们可以像使用其他预定义层一样使用它：

model = keras.Sequential([
    MyDenseLayer(64, input_shape=(784,)),
    keras.layers.Activation('relu'),
    MyDenseLayer(10),
    keras.layers.Activation('softmax')
])