构建模型时使用tf操作tf.keras
我发现在构建tf.keras模型时很难使用简单的tf操作。举个玩具例子，假设我想将前几层的两个张量堆叠成一个，keras没有堆叠函数，但tf有，但是为了使用它，我必须做如下操作：
t1 = ...
t1 = ...
t_stack = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.stack(x, axis=-1))([t1, t2])
我只是在用tf。堆栈作为一个玩具示例，它可以是keras没有的任何tf操作（例如，tf.image.resize、许多tf.math操作等）。
我想知道是否有一种简单的方法可以在keras中使用任意tf操作？使用tf怎么样。凯拉斯。后端操作？我认为最好将每次操作都保持为keras层。使用后端操作会打破这一规则吗？
共有1个答案
Keras确实有这个操作；您实际上正在寻找的称为Concatenate（）层。
你可以看看这里：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/concatenate
你可能还想看看这里：如何连接两个层在keras？
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