Python TF/Keras：如何堆叠模型

我想知道如何在Keras中堆叠模型？我想为这两个模型提供输入，将输出输入到元模型中，如下所示：

inputs = tf.keras.Input(...)
x = Dense()(inputs)
y = RNN()(inputs)

meta = Add()([x, y])
meta = Dense()(meta)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=meta)

如果我这样声明：

inputs = tf.keras.Input(...)
x = Dense()(inputs)
y = RNN()(inputs)

meta = Add()([x, y])
meta = Dense()(meta)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=meta)

这段代码仍然是一个模型，只是采用并行路径的输入

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p/S：我已经读过这个答案，但我认为这只是采用并行路径的输入：

Keras

模型

S也是

层

S。所以只需单独创建模型，并将它们组合到元模型中

# model1
a = Input(shape=(...))
b = Dense()(a)
model1 = Model(inputs=a, outputs=b)

# model2
a = Input(shape=(...))
b = RNN(...)(a)
model2 = Model(inputs=a, outputs=b)

# combine them in meta model
inputs = tf.keras.Input(...)
x = model1(inputs)
y = model2(inputs)

meta = Add()([x, y])
meta = Dense()(meta)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=meta)