主要介绍了Keras实现将两个模型连接到一起，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

神经网络玩得越久就越会尝试一些网络结构上的大改动。 先说意图 有两个模型：模型A和模型B。模型A的输出可以连接B的输入。将两个小模型连接成一个大模型，A-B，既可以同时训练又可以分离训练。 流行的算法里经常有这么关系的两个模型，对GAN来说，生成器和判别器就是这样子；对VAE来说，编码器和解码器就是这样子；对目标检测网络来说，backbone和整体也是可以拆分的。所以，应用范围还是挺广的。 实现方法 首先说明，我的实现方法不一定是最佳方法。也是实在没有借鉴到比较好的方法，所以才自己手动写了一个。