Python 如何将两个keras模型连接到一个模型中？

假设我有一个ResNet50模型，我希望将这个模型的输出层连接到VGG模型的输入层

这是ResNet模型和ResNet50的输出张量：

img_shape = (164, 164, 3)
resnet50_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weights = None)

print(resnet50_model.output.shape)

我得到输出：

TensorShape([Dimension(None), Dimension(6), Dimension(6), Dimension(2048)])

现在我想要一个新层，在这里我将输出张量重塑为（64,64,18）

然后我有一个VGG16模型：

VGG_model = VGG_model = VGG16(include_top=False, weights=None)

我想把ResNet50的输出重塑成所需的张量，并作为VGG模型的输入输入。所以本质上我想连接两个模型。有人能帮我吗？

---

谢谢大家!

有多种方法可以做到这一点。这里有一种使用顺序模型API的方法

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50, VGG16

model = tf.keras.Sequential()
img_shape = (164, 164, 3)
model.add(ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weights = None))

model.add(tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(64,64,18)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(3,kernel_size=(3,3),name='Conv2d'))

VGG_model = VGG16(include_top=False, weights=None)
model.add(VGG_model)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.summary()

模型摘要如下

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
resnet50 (Model)             (None, 6, 6, 2048)        23587712  
_________________________________________________________________
reshape (Reshape)            (None, 64, 64, 18)        0         
_________________________________________________________________
Conv2d (Conv2D)              (None, 62, 62, 3)         489       
_________________________________________________________________
vgg16 (Model)                multiple                  14714688  
=================================================================
Total params: 38,302,889
Trainable params: 38,249,769
Non-trainable params: 53,120
_________________________________________________________________

---

完整的代码是

谢谢，如果我可以问一下，我们如何确定conv2d是否将输出3个通道？conv2d内核如何将张量转换为3个以上的通道？在上面的示例中，

conv2d

之前的层有18个通道（过滤器），因此我在

conv2d

中定义了过滤器=3，因此形成了3个通道。您可以将

过滤器

从3更改为任意数量，以增加通道数。