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concatenate的使用
tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1, **kwargs)
Layer that concatenates a list of inputs. 在一层中将输入进行拼接It takes as input a list of tensors, all of the same shape except for the concatenation axis, and returns a single tensor that is the concatenation of all inputs. 将输入的tensors按照拼接的维度进行拼接，拼接的时候除了待拼接的维度尺寸可以不一样，其他的要保持一致。
解释一下axis的具体含义。 axis表示从第几个维度去拼接。 axis =0; 表示从第一个维度去拼接。 axis =1; 表示从第二个维度去拼接。 axis =2; 表示从第三个维度去拼接。 具体解释见代码如下：
>>> x = np.arange(20).reshape(2, 2, 5)
>>> print(x)
[[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]]
[[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]]
>>> y = np.arange(20, 40).reshape(2, 2, 5)
>>> print(y)
[[[20 21 22 23 24]
[25 26 27 28 29]]
[[30 31 32 33 34]
[35 36 37 38 39]]]
# 从第一个维度开始拼接
>>> tf.keras.layers.Concatenate(axis=0)([x, y])
#从输出结果可以看出，沿着最外层的维度依次向后拼接的，所以要求两个数组第二维和第三维的shape要一致。
# 从第二个维度拼接
>>> tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([x, y])
#从输出结果中可以看出，是沿着第二维度开始拼接的（简单点可看是第几层括号，这就是第二层括号开始），
# 第一个数组里第一个二层括号结束后，紧跟着第二个的数组的二层括号。
# 从第三个维度拼接
>>> tf.keras.layers.Concatenate(axis=2)([x, y])
# 这就是从最内层开始拼接，很容易就能看明白
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