现有照片数据集与其对应的光谱数据（350-2500nm），在分割训练时需要在输入层将光谱数据和图像数据结合在一起，作为多通道输入，如何编写代码来实现

在Python中，特别是在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，结合光谱数据和图像数据通常涉及到卷积神经网络（CNN）。假设你正在使用Keras库，下面是一个简化的例子，展示如何创建一个多通道输入层：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Concatenate

# 假设你有两个数据集，一个是image_data (形状为(batch_size, height, width, channels_image))
# 和spectral_data (形状为(batch_size, n_spectral_channels))

# 对于图像数据，如果它有3个颜色通道，channels_image通常是3
image_input = Input(shape=(height, width, channels_image), name='image_input')

# 对于光谱数据，n_spectral_channels是你光谱数据的数量
spectral_input = Input(shape=(n_spectral_channels,), name='spectral_input')

# 创建一个通道组合层来结合这两个输入
combined_input = Concatenate(axis=-1)([image_input, spectral_input])

# 将这个多通道输入传递给你的模型（例如一个卷积神经网络）
model = MyCustomModel(combined_input)

# 其他模型构建细节...

这里`MyCustomModel`是你自定义的模型结构，它会接收这个多通道输入并进行后续处理。