如何对隐藏层结果进行加法运算？

假设有两个隐藏层的结果分别为output1和output2，我们可以通过以下代码将它们加起来：

import tensorflow as tf

# 定义两个隐藏层的结果
output1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
output2 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 将两个结果相加得到新的结果
new_output = tf.add(output1, output2)

# 测试结果
with tf.Session() as sess:
    out1 = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]
    out2 = [[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]]
    result = sess.run(new_output, feed_dict={output1: out1, output2: out2})
    print(result)

# 输出结果
# [[ 3.  6.  9. 12. 15. 18. 21. 24. 27. 30.]]

在这个例子中，我们使用了TensorFlow中的tf.add()函数将两个隐藏层的结果相加，得到了一个新的结果new_output。接下来，我们将output1和output2的值传递给计算图，并使用sess.run()函数计算new_output的值。最后，我们将计算结果打印出来。