concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1)是什么意思

这是一个使用Keras实现的特征提取层，它的作用是将输入数据的不同时间步的特征信息进行卷积操作，并将卷积后的结果在通道维度上进行拼接。具体来说，该层的实现代码如下：

concatenate([Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1)

其中，`cominput`是输入数据，它的形状为`(batch_size, sequence_length, features)`，其中`batch_size`表示批次大小，`sequence_length`表示时间序列的长度，`features`表示每个时间步的特征数。该层的作用是对`cominput`中的每个时间步的特征信息进行卷积操作，输出一个新的特征图。具体实现如下：

1. 对于`cominput`中的每个时间步，将其在特征维度上扩展一个新的维度，使得其形状变为`(batch_size, sequence_length, 1)`。这里使用`tf.expand_dims`函数实现，其中`axis=-1`表示在最后一个维度上进行扩展，即在特征维度上进行扩展。
2. 使用`Conv1D`层对每个时间步的特征信息进行卷积操作。其中，卷积核的大小为3，输出通道数为64，激活函数为ReLU，边缘填充方式为"same"，这与上一个问题中的解释相同。
3. 对于所有时间步的卷积结果，在通道维度上进行拼接，得到一个新的特征图，其形状为`(batch_size, sequence_length, 64*(features-1))`，其中64*(features-1)为所有卷积核的输出通道数之和。

在这个过程中，对于每个时间步的特征信息，都会通过一个卷积核进行卷积操作，得到一个新的特征值。所有时间步的卷积结果都会在通道维度上进行拼接，以提取出不同时间步的特征信息并增强模型的表达能力。