Python 如何从自定义模型tensorflow keras更改inputshape、include_top=False和冻结

我有一个自定义模型，另存为model.h5。我想用这个预先训练好的模式进行迁移学习。然后我需要将输入形状更改为（224224,3），在冻结它之前不包括顶层。这个的语法是怎样的？我知道如何使用库中的模型执行此操作，例如：

base_model = keras.applications.VGG16(
    weights='imagenet',  # Load weights pre-trained on ImageNet.
    input_shape=(224, 224, 3),
    include_top=False) 

我想要这样的东西：

from keras.models import load_model

base_model = load_model('model.h5', input_shape=(224,224,3), include_top=False)
base_model.trainable = False

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您必须手动创建一个子模型。。。顶层是什么/顶层是什么层？@MarcoCerliani您有创建子模型语法的示例吗。你说的顶层对我来说是什么意思。Im使用YOLOv3交叉数据集以及github中的权重和配置