除了连接轴之外，`Concatenate`层需要具有匹配形状的输入。获取输入形状：[(None，352,640，64)，(1,352,640，64)]

Concatenate层是深度学习模型中的一种层类型，用于将多个输入张量沿着某个轴进行连接。在连接之前，Concatenate层需要确保输入的张量具有匹配的形状。对于给定的输入形状[(None，352,640，64)，(1,352,640，64)]，我们可以通过以下方式获取输入形状：

1. 对于第一个输入张量，它的形状为(None，352,640，64)。其中，None表示批量大小的维度可以是任意大小，352表示图像的高度，640表示图像的宽度，64表示特征通道的数量。
2. 对于第二个输入张量，它的形状为(1,352,640，64)。其中，1表示批量大小的维度为1，352表示图像的高度，640表示图像的宽度，64表示特征通道的数量。

因此，Concatenate层需要确保这两个输入张量在除了批量大小维度外的其他维度上具有相同的形状。

Concatenate层的优势是能够将多个张量连接在一起，以便在深度学习模型中传递和处理更多的信息。它可以应用于各种场景，例如图像处理、自然语言处理等。

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