在没有功能API的情况下将图层与Keras中的输入合并

Question

使用Keras，可以使用＆＃34; model.add（）＆＃34; -approach合并两个Sequential实例，而无需使用Functional API。

E.g：

from keras.layers import Merge

left_branch = Sequential()
left_branch.add(Dense(32, input_dim=784))

right_branch = Sequential()
right_branch.add(Dense(32, input_dim=784))

merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat')

示例摘自：Keras Sequential Model Guide

现在，有各种示例如何将Layer与原始输入合并/连接（没有像上面示例中那样的密集层），但所有示例都使用Functional API。

使用＆＃34;合并＆＃34;正确的语法（如果可用）是什么？像这样？

from keras.layers import Merge

left_branch = Sequential()
left_branch.add(Dense(32, input_dim=784))

right_branch = Input(input_dim=784)

merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat')