Tensorflow 如何向神经网络添加附加数据？

Im目前正在编码一个由3层CNN和3层完全连接层组成的神经网络，我的CNN的输入是4幅图像

现在我的问题是，是否可以在完全连接的层和CNN之间添加额外的输入。我希望CNN的输出作为完全连接层的输入加上一个表示角度的输入

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这在tensorflow keras中是可能和可行的吗？

是的，您可以使用函数式api轻松做到这一点，请查看“好的”，我已经看过了。但我不知道如何正确使用它。假设x1是cnn的平坦输出，x2是角度信息，那么使用Concatenate（）（[x1，x2]）就足够了吗？除了传递的尺寸外，尺寸应该是相同的。例如：如果展平输出为（1，N），如果角度信息也有（1，M），则可以连接（因为两者都是一维的，元素数量不同）。在这种情况下，concat之后得到（1，N+M）。如果您的第一个输入是（600,30,30,128）（批量大小为600的图像，批量大小为128个通道的30x30图像，只要空间尺寸和批量大小（600x30x30）相同，您就可以合并。要合并的尺寸也可以作为参数传递，这里是最后一个（轴=-1），其余尺寸需要相同。请查看