在Keras中，可以使用“Add”和“Concatenate”两种层类型来将多个输入合并在一起。这两种类型的区别在于它们的合并方式不同。

Add层会将多个输入按元素相加，然后返回总和。这适用于将两个有相似维度的张量进行合并，例如：

from keras.layers import Input, Add
from keras.models import Model

inputs1 = Input(shape=(128, 128, 3))
inputs2 = Input(shape=(128, 128, 3))
x1 = Add()([inputs1, inputs2])

model = Model(inputs=[inputs1, inputs2], outputs=[x1])

Concatenate层会将多个输入沿着指定的轴进行连接。这适用于将两个维度不同的张量进行合并。例如：

from keras.layers import Input, Concatenate
from keras.models import Model

inputs1 = Input(shape=(128, 128, 3))
inputs2 = Input(shape=(128, 64, 3))
x1 = Concatenate(axis=2)([inputs1, inputs2])

model = Model(inputs=[inputs1, inputs2], outputs=[x1])

在这个示例中，我们在第三个轴（即深度轴）上合并了两个张量。

因此，在使用Keras合并层时，需要根据所要合并的张量的形状适当地使用“Add”或“Concatenate”层。