我已经使用不同的数据集针对相同的类别标签训练了两个Keras模型。我想知道如何将keras_model.h5和keras_model2.h5这两个模型集成在一起，并创建一个新的Keras模型，比如keras_ensemble.h5。我查阅了很多网络资源但没有找到解决方案。谁能帮我提供集成模型的代码？这是我训练的模型
请指导我完成这个任务。谢谢你。
编辑：这是我通过@某人的帮助得到的代码，感谢@某人
import tensorflow.keras import tensorflow as tf from PIL import Image, ImageOps import numpy as np # 为了清晰起见，禁用科学记数法 np.set_printoptions(suppress=True) # 加载模型 keras_model = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5', compile=False) keras_model._name = 'model1' keras_model2 = tensorflow.keras.models.load_model('keras_model2.h5', compile=False) keras_model2._name = 'model2' models = [keras_model, keras_model2] #model_input = tf.keras.Input(shape=(125, 125, 3)) model_input = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3)) model_outputs = [model(model_input) for model in models] ensemble_output = tf.keras.layers.Average()(model_outputs) ensemble_model = tf.keras.Model(inputs=model_input, outputs=ensemble_output)编辑如何将Keras集成模型保存为h5格式？
回答：
你可以像这样进行平均集成：
models = [keras_model, keras_model2]model_input = tf.keras.Input(shape=(125, 125, 3))model_outputs = [model(model_input) for model in models]ensemble_output = tf.keras.layers.Average()(model_outputs)ensemble_model = tf.keras.Model(inputs=model_input, outputs=ensemble_output)
编辑：如果你想创建加权集成，你可以像这样创建一个自定义层：
class WeightedAverageLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, w1, w2, **kwargs): super(WeightedAverageLayer, self).__init__(**kwargs) self.w1 = w1 self.w2 = w2 def call(self, inputs): return self.w1 * inputs[0] + self.w2 * inputs[1]因此，输出层应该看起来像这样：
ensemble_output = WeightedAverageLayer(0.6, 0.4)(model_outputs)这里，第一个模型的输出被乘以一个0.6的因子。对于第二个模型，同样使用0.4的因子。
注意：WeightedAverageLayer(0.5, 0.5)将与tf.keras.layers.Average()相同。
