使用Keras實現Tensor的相乘和相加

最近在寫行為識別的**，涉及到兩個網路的融合，這個融合是有加權的網路結果的融合，所以需要對網路的結果進行加權（相乘）和融合（相加）。

最初的想法是用keras.layers.add和keras.layers.multiply來做，後來發現這樣會報錯。

rate_rgb = k.variable(np.ones((1024,),dtype='float32')*0.8)

rate_esti = k.variable(np.ones((1024,),dtype='float32')*0.2)
weight_gru1 = multiply()([rate_rgb,gru1])
weight_gru2 = multiply()([rate_esti,gru2])
last = add()([weight_gru1,weight_gru2])

attributeerror: 'variable'

object has no attribute '_keras_history'

weight_1 = lambda(lambda x:x*0.8)

weight_2 = lambda(lambda x:x*0.2)
weight_gru1 = weight_1(gru1)
weight_gru2 = weight_2(gru2)
last = add()([weight_gru1,weight_gru2])

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