這篇文章主要為大家展示了如何使用keras中keras.layers.merge，內容簡而易懂，希望大家可以學習一下，學習完之后肯定會有收獲的，下面讓小編帶大家一起來看看吧。
舊版本中：
from keras.layers import merge
merge6 = merge([layer1,layer2], mode = 'concat', concat_axis = 3)
新版本中：
from keras.layers.merge import concatenate
merge = concatenate([layer1, layer2], axis=3)
補充知識：keras輸入數據的方法：model.fit和model.fit_generator
1.第一種，普通的不用數據增強的
from keras.datasets import mnist,cifar10，cifar100
(X_train, y_train), (X_valid, Y_valid) = cifar10.load_data()
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True,
verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), )2.第二種，帶數據增強的 ImageDataGenerator，可以旋轉角度、平移等操作。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
(trainX, trainY), (testX, testY) = cifar100.load_data()
trainX = trainX.astype('float32')
testX = testX.astype('float32')
trainX /= 255.
testX /= 255.
Y_train = np_utils.to_categorical(trainY, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(testY, nb_classes)
generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
width_shift_range=5./32,
height_shift_range=5./32)
generator.fit(trainX, seed=0)
model.fit_generator(generator.flow(trainX, Y_train, batch_size=batch_size),
steps_per_epoch=len(trainX) // batch_size, epochs=nb_epoch,
callbacks=callbacks,
validation_data=(testX, Y_test),
validation_steps=testX.shape[0] // batch_size, verbose=1)以上就是關于如何使用keras中keras.layers.merge的內容，如果你們有學習到知識或者技能，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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