Python 使用VGG19定制CNN

我目前正在尝试使用已经训练过的VGG19卷积层创建一个定制的CNN，然后添加我自己计划训练的密集层。 网络有一个问题分支和一个答案分支，最终必须决定答案是否与问题内容相同

我得到：

    AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'input'

代码如下：

initial_model = VGG19()

q_input = Model(initial_model.input, initial_model.layers[-layers_to_omit].output)
a_input = Model(initial_model.input, initial_model.layers[-layers_to_omit].output)

q_output = tf.keras.layers.Flatten()(q_input.output)
a_output = tf.keras.layers.Flatten()(a_input.output)

q_model = Model(initial_model.input, q_output)
a_model = Model(initial_model.input, a_output)
print(q_model.summary())
# combine the output of the two branches
combined = concatenate([q_model.output, a_model.output])

z = Dense(64, activation="relu")(combined)
z = Dense(32, activation="relu")(z)
z = Dense(64, activation="relu")(z)
z = Dense(1, activation="linear")(z)

# our model will accept the inputs of the two branches and
# then output a single value
model = Model(inputs=[q_model.input, a_output.input], outputs=z)

我看到一些人在Add上有问题，但由于我不使用它，我有点迷路了

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谢谢你的帮助

将

a_输出。输入更改为
a_模型。输入应修复该错误