我在Keras中需要创建多个模型。一个模型的输出需要作为其他模型的输入。

输入 -> 假设是一批64×64的图像，第一个模型的输出 -> 三种输出，将批次中的一些输入图像分割成32×32、64×32和64×16的尺寸。

这些不同尺寸的图像将分别作为三个不同模型的输入，这些模型将进一步分割图像。这种递归方式将持续进行六次。

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每个阶段有六个阶段，每个阶段有来自父模型的三个选择。以这种方式形成了模型的三元树结构。每个模型都有自己的损失函数和优化器。

如何在训练过程中实现这样的模型？我们应该使用递归吗？在Keras中以这种方式进行模型训练时允许使用递归吗？

回答：

训练过程中尺寸/数量会发生变化吗？还是你会定义设置并保持不变？如果你在整个过程中保持不变，只是为了测试不同的模型设置而更改，你可以轻松创建一个生成模型树的函数。例如

def create_model(tree_depth):    models = []    for i in range(tree_depth):        model = ... # 定义单个模型的函数可能会很有用        models.append(model)    top_level_inputs = tf.keras.layers.Input((64, 64))    x = model[0](top_level_inputs) # 这里使用功能模型格式    # 如果你想让输入的不同部分进入不同的模型，你可能会遇到困难。    # 如有必要，请查看strided_slice    for mod in models:        x = mod(x) # 你需要在这里编码真正的树结构，而不是这种一级for循环    total_model = tf.keras.models.Model(top_level_inputs, x)    return total_modelmy_model = create_model(my_depth)

最大的挑战将是如果每一层输入的尺寸不相同，自动化处理形状，以及创建某种嵌套的for循环来处理递归/分割。