需要为tensorflow中的特征提取模型生成新模型吗？

我在做一个图像字幕的教程。当我试着按照教程中的

在特征提取模型部分，我想知道为什么当它将include_top设置为false时，它需要基于最后一层生成新模型（image_model.layers[-1].output）

如果您试图比较image\u model.summary（）和image\u features\u extract\u model.summary（），结果显然是相同的层。。谁能给我解释一下吗

image_model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False,
                                                weights='imagenet')
new_input = image_model.input
hidden_layer = image_model.layers[-1].output

image_features_extract_model = tf.keras.Model(new_input, hidden_layer)

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这是个好问题。我看不出有什么不同。事实上，在这两个过程中运行一个随机样本，您将得到相同的输出。