理解Keras源代码的困难

Question

我正在读喀拉拉邦的代码，但我听不懂一行。代码如下：

from keras import initializers
from keras.layers import Dense, Concatenate
from keras.layers import Input

m = 1
n = 1
N = 20

a = Input(shape=(m,))
b = Input(shape=(m,))
c = Input(shape=(1,))
d = Input(shape=(1,))
inputs = [a, b, d, c]
output_state = []
layers = []

for j in range(N):
    for i in range(n):
        layer = Dense(m, activation='tanh', trainable=True, kernel_initializer=initializers.RandomNormal(0, 1),
                      bias_initializer='random_normal', name=str(i) + str(j))
        layers = layers + [layer]

for j in range(N):
    helper1 = Concatenate()([a, b])
    for i in range(n):
        temp = layers[i + j * n](helper1)

我不明白的那句话是最后一条。他们定义了一个神经网络，使得每一层都有一个尺寸为2 *（m + 1）的输入。部分

(helper1)

在我看来是该层之一的输入，这没有意义，因为助手没有尺寸2 *（m + 1）。因此，我想问一下代码的最后一行是什么情况。