Python 如何连接Keras中三层的一部分？

我可以使用

keras.layers.concatenate

连接两个层，然后将它们发送到下一层，但是如果我想参与两个层，然后连接它们，然后将它们发送到下一层，我应该怎么做

例如，我想将第一个conv层的一部分、第二个conv层的一部分和最后一个池层连接在一起，形成一个层。但是Keras是一个高级图书馆，我们如何参与其中

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通过查看本文中的图2，您可以更好地理解我。

您可以根据需要对它们进行切片，就像对numpy数组或Python列表进行切片一样，并使用

K.concatenate

，所有这些都在

Lambda

层中。例如：

from keras import backend as K

# ...
out = Lambda(lambda x: K.concatenate([x[0][:,:10],
                                      x[1][:,:10],
                                      x[2][:,:10]], axis=the_concat_axis))([conv1, conv2, pool])

---

请注意，第一个轴是批处理轴，因此您可能希望保留所有轴（即如上所述使用

：

。

好的，您可以根据需要对它们进行切片，就像对numpy数组或Python列表进行切片一样，并使用

K.concatenate

，都在

Lambda

层中。例如：

from keras import backend as K

# ...
out = Lambda(lambda x: K.concatenate([x[0][:,:10],
                                      x[1][:,:10],
                                      x[2][:,:10]], axis=the_concat_axis))([conv1, conv2, pool])

请注意，第一个轴是批处理轴，因此您可能希望保留所有轴（即如上所述使用

：

）