如何使用Keras将两个神经网络模型进行串联连接？

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神级网络玩家玩得越久就越会尝试一些网络结构上的大变动。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型模型，A-B，既可以同时训练。

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。

第一步，我们有现成的两个模型A和B；我们想把A的输出连到B的输入，组成一个整体C。

第二步， 重构新模型C；我的方法是：读出A和B各有哪些layer，然后一层一层重新搭成C。