我想将一个冻结模型的预测输出合并到另一个冻结模型的训练阶段。
我尝试过使用不同的图形会话，但它会在培训阶段重置默认图形。
predictions = model1.model(input1, input2, mode)
predictions2 = model2.predict(predictions)
loss1 = mean_squared_error(predictions, labels)
loss2 = mean_squared_error(input2, predictions2)
total_loss = loss1+loss2
optimizer.minimize(total_loss)
张量张量（output_layer/BiasAdd： 0，形状=（？，100），dtype=Float32）不是此图的元素
我刚想出来！
在tensorflow的估计器框架中，将模型加载到估计器空间的“model_fn”中，属性为：“keras_model”。可训练=错误'
例如片段：
def model_fn(inputs):
.......
#some operations
.......
model2=load_model('frozen_model.h5')
model2.trainable=False
model2.summary()
predictions= model2(inputs=predictions)
