Python 如何将现有的keras模型拆分为两个独立的模型？

我有一个keras模型（已经训练过），我想将其分为两部分（一部分从原始输入计算内部表示，另一部分从预计算的内部表示计算输出）

获取第一部分很简单（输入到内部表示） 但第二部分是有问题的

我发现了两个相关的答案，但在我的案例中它们是有问题的

这些答案中描述的方法是：

在这个解决方案中，您重新定义了网络的第二部分-这似乎是可行的，但需要大量的代码复制（网络相当复杂）

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在该解决方案中，模型由两个模型组成-这看起来是一个不错的解决方案，但与现有的经过培训的网络无关

我发现的最佳解决方案：

定义一个“嵌套”模型（子模型的组合）-答案中建议

确保图层名称与旧模型中的图层名称相对应-这是重要的部分，因为它使图层映射更简单

将权重从旧模型复制到新模型-如本例所示：

for sub_model in filter(lambda l: isinstance(l, keras.models.Model), new_model.model.layers):
  for layer in filter(lambda l: l.weights, sub_model.layers):
    layer.set_weights(original_model.model.get_layer(layer.name).get_weights())

这是我的解决方案（仅适用于顺序模型）。我在MobileNet 2中使用了这个函数，它对我来说非常有效，只需调用函数并给出预训练的模型和要拆分的索引，它将返回两个拆分的模型：

    def split_keras_model(model, index):
      '''
      Input: 
        model: A pre-trained Keras Sequential model
        index: The index of the layer where we want to split the model
      Output:
        model1: From layer 0 to index
        model2: From index+1 layer to the output of the original model 
      The index layer will be the last layer of the model_1 and the same shape of that layer will be the input layer of the model_2
      '''
      # Creating the first part...
      # Get the input layer shape
      layer_input_1 = Input(model.layers[0].input_shape[1:])
      # Initialize the model with the input layer
      x = layer_input_1
      # Foreach layer: connect it to the new model
      for layer in model.layers[1:index]:
            x = layer(x)
      # Create the model instance
      model1 = Model(inputs=layer_input_1, outputs=x)


      # Creating the second part...
      # Get the input shape of desired layer
      input_shape_2 = model.layers[index].get_input_shape_at(0)[1:] 
      print("Input shape of model 2: "+str(input_shape_2))
      # A new input tensor to be able to feed the desired layer
      layer_input_2 = Input(shape=input_shape_2) 

      # Create the new nodes for each layer in the path
      x = layer_input_2
      # Foreach layer connect it to the new model
      for layer in model.layers[index:]:
          x = layer(x)

      # create the model
      model2 = Model(inputs=layer_input_2, outputs=x)

      return (model1, model2)

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这是最好的解决办法。谢谢