我想知道如何在Tensorflow中使用熵而不是求和。 我有一个用于对象分类的代码，我使用求和运算对两个张量求和。 例如：
layer1 = tf.nn.conv2d(inp, [1,1,3,32], [1,1,1,1], 'SAME')
layer2 = tf.nn.conv2d(inp, [3,3,3,32], [1,1,1,1], 'SAME')
res = tf.add(layer1, layer2)
我想用熵替换总和（tf.add）。换句话说，我想使用熵将这些与输入结合起来。
如何在Tensorflow或python中做到这一点。
任何人只要给我方程式就可以做到这一点，这是没有问题的。 另外，这叫做香农熵还是不同的！！
编辑：
我尝试使用大约this paper的东西，但是在我的问题中。 他们使用了多源和熵。我不能很好地理解方程式，所以我有些误会