我想在tensorflow中创建一个卷积神经网络，它将图像作为第一个卷积层的输入，并通过网络传播来自它们的数据 . 在最后一个合并图层被展平的位置，我想在那里添加一些额外的输入或直接添加到完全连接的图层 .
Note: 对于训练数据的每个输入图像，存在一组额外的数值，这些数值对于图像是唯一的 .
有人可以提供一些关于如何在tensorflow中实现这个的信息吗？
您可以声明一个输入变量并在任何您喜欢的地方使用它 . 它不必位于第一层 .
#A,B are placeholders let's say last_layer = forward(A) # forward function computes to the last layer output = transform(last_layer,B)
如果您在问题中添加特定代码 . 我可以提供更多帮助 .
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您可以声明一个输入变量并在任何您喜欢的地方使用它 . 它不必位于第一层 .
如果您在问题中添加特定代码 . 我可以提供更多帮助 .