参考:keras实现多个模型融合
优点:可以给两个模型单独赋予权重
想法:用在迁移学习中时,可以先预训练好其中一个模型,保存权重,再载入到总的模型中

import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input,Dense,PReLU,Dropout #PRelU为带参数的ReLU

• 1
• 2
• 3

第一个模型:(分支网络之一)

def model1(inp):
    x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(inp)
    model=Model(input=inp,outputs=x1)
    return model

• 1
• 2
• 3
• 4

第二个模型:(分支网络之二)

def model2(inp2):
    x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(inp2)
    model=Model(input=inp2,outputs=x2)
    return model

• 1
• 2
• 3
• 4

模型融合(在这里可以载入权重):

def merge_model():
    inp1 = Input(shape=(10,4))
    inp2 = Input(shape=(16,4))
    model_1 = model1(inp1)
    model_2 = model2(inp2)
    
    
    #model_1.load_weights('model_1_weight.h5')#这里可以加载各自权重
    #model_2.load_weights('model_2_weight.h5')#可以是预训练好的模型权重(迁移学习)

    r1=model_1.output
    r2=model_2.output
    x = keras.layers.Concatenate(axis= 1)([r1, r2])
    model=Model(input=[inp1,inp2],outputs=x)
    return model    

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15

merged_model = merge_model()
merged_model.summary()