如何在Keras中按列拆分张量以实现STFCN

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D

# 假设输入张量的形状为(batch_size, height, width, channels)
input_tensor = Input(shape=(height, width, channels))

# 使用Conv2D层进行卷积操作
conv1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_tensor)

# 拆分张量
splitted_tensors = tf.split(conv1, num_or_size_splits=channels, axis=3)

# 对每个拆分后的张量进行进一步处理
for i, tensor in enumerate(splitted_tensors):
    # 在这里添加你的处理逻辑，例如添加更多的卷积层、池化层等

# 最后将处理后的张量进行合并
merged_tensor = tf.concat(splitted_tensors, axis=3)

# 在这里继续添加你的模型结构

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=merged_tensor)