keras上tensor类型矩阵相加

在 Keras 上，可以使用 `tf.keras.backend` 中的函数来进行张量类型的矩阵相加。具体来说，可以使用 `tf.keras.backend.add()` 函数进行矩阵相加操作。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Add
from tensorflow.keras.models import Model

# 创建两个输入张量
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(10,))

# 进行矩阵相加
output = Add()([input1, input2])

# 构建模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

# 测试数据
x1 = tf.ones((2, 10))
x2 = tf.ones((2, 10))

# 进行预测
y = model.predict([x1, x2])
print(y)

在上述代码中，我们首先创建了两个输入张量 input1 和 input2，并使用 `Add()` 函数对它们进行矩阵相加，得到 output 张量。然后，我们使用 `Model()` 函数将 input1 和 input2 作为输入，output 作为输出构建了一个模型。最后，我们输入测试数据 x1 和 x2 进行预测，并打印输出结果。

需要注意的是，使用 `tf.keras.backend.add()` 函数进行矩阵相加时，输入的张量必须具有相同的形状。