                                        activation=self._activation,
                                        **self._kwargs)(var_x)
                  var_x = Add()([var_x2, var_x1])
              else:
                  var_x = Concatenate(name="{}_concatenate".format(self._name))([var_x_sr, var_x2])
          else:
              var_x = var_x_sr
          return var_x
  
  
 
</s> remove         var_x = PixelShuffler(name="{}_pixelshuffler".format(self._name),
 </s> add         var_x = PixelShuffler(name=f"{self._name}_pixelshuffler", </s> remove                             name="{}_conv2d".format(self._name),
 </s> add                             name=f"{self._name}_conv2d", </s> remove                                         name="{}_reflectionpadding2d_0".format(self._name))(var_x)
 </s> add                                         name=f"{self._name}_reflectionpadding2d_0")(var_x) </s> remove                        name="{}_conv2d_0".format(self._name),
 </s> add                        name=f"{self._name}_conv2d_0", </s> remove         var_x = LeakyReLU(alpha=0.2, name="{}_leakyrelu_1".format(self._name))(var_x)
 </s> add         var_x = LeakyReLU(alpha=0.2, name=f"{self._name}_leakyrelu_1")(var_x)
                var_x = Concatenate(name=f"{self._name}_concatenate")([var_x_sr, var_x2])
                                        activation=self._activation,
                                        **self._kwargs)(var_x)
                  var_x = Add()([var_x2, var_x1])
              else:
                var_x = Concatenate(name=f"{self._name}_concatenate")([var_x_sr, var_x2])
          else:
              var_x = var_x_sr
          return var_x
  
  
keep keep keep keep replace keep keep keep keep keep
 Update all Keras Imports to be conditional (#1214)

* Remove custom keras importer

* first round keras imports fix

* launcher.py: Remove KerasFinder references

* 2nd round keras imports update (lib and extract)

* 3rd round keras imports update (train)

* remove KerasFinder from tests

* 4th round keras imports update (tests) 
lib/model/nn_blocks.py