Python 当两个模型同时在不同的数据上训练时，如何将层从一个模型传递到另一个模型？

我有两个模型在两个不同的数据集上训练。但我想用不同的数据训练第二个模型，其初始点是第一个模型的最后一个退出层（附图显示了两个模型的体系结构）。我怎样才能做到这一点

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不确定您使用的是什么框架，但我知道这在Pytorch中是可能的。不确定TensorFlow或其他人。训练第一个模型后，可以构建第二个模型的体系结构，并从第一个模型中获取权重，然后逐层分配相应的层。如果您有一些代码示例，我可以进一步帮助您。假设您使用的是Pytorch，您可以使用类似于中的内容。

我使用的是Keras，但我可以切换到Pytorch来实现这一点。关于这一点，我还有一个问题。是否有可能实现同时在两组不同数据集上训练的这两个模型？因为我不想在完全训练第一个模型后就使用权重。我想使用每个时代第一个模型的权重，然后用它训练第二个模型。你所做的看起来类似于多任务学习。从我的经验来看，我不知道在共享模型权重的同时“同时”用不同的数据集训练两个模型的任何直接方法。