我正在尝试合并两个训练好的神经网络。我有两个训练好的Keras模型文件A和B。
模型A用于图像超分辨率，而模型B用于图像着色。
我正在尝试合并这两个训练好的网络，以便更快地推理超分辨率和着色。（我不愿意使用单一网络来完成超分辨率和着色任务。我需要使用两个不同的网络来分别处理超分辨率和着色任务。）
关于如何合并两个Keras神经网络，有什么建议吗？
回答：
只要网络A的输出形状与模型B的输入形状兼容，就可以实现。
由于tf.keras.models.Model继承自tf.keras.layers.Layer，您可以在创建Keras模型时像使用Layer一样使用Model。
一个简单的例子：
首先让我们创建两个简单的网络，A和B，并确保B的输入形状与A的输出形状相同。
然后我们可以将这两个模型合并为一个，在这种情况下使用的是函数式API（使用顺序API也是完全可能的）：
merged_input = tf.keras.Input((10,))x = A(merged_input)merged_output = B(x)merged_model = tf.keras.Model(inputs=merged_input, outputs=merged_output, name="merged_AB")结果得到以下网络：
>>> merged_model.summary()Model: "merged_AB"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================input_3 (InputLayer) [(None, 10)] 0 _________________________________________________________________A (Sequential) (None, 5) 55 _________________________________________________________________B (Sequential) (None, 10) 60 =================================================================Total params: 115Trainable params: 115Non-trainable params: 0_________________________________________________________________