在Keras上加载两个模型的权重

是指使用Keras框架加载和应用两个预训练模型的权重参数。Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，方便开发者构建和训练神经网络模型。

加载两个模型的权重通常涉及以下步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import keras
from keras.models import load_model

1. 定义模型结构：

model1 = keras.models.Sequential()
# 添加模型1的层结构

model2 = keras.models.Sequential()
# 添加模型2的层结构

1. 加载模型权重：

model1.load_weights('model1_weights.h5')
model2.load_weights('model2_weights.h5')

这里假设模型1的权重保存在名为'model1_weights.h5'的文件中，模型2的权重保存在名为'model2_weights.h5'的文件中。

1. 应用模型权重：

# 使用模型1的权重进行预测
output1 = model1.predict(input_data)

# 使用模型2的权重进行预测
output2 = model2.predict(input_data)

这里假设input_data是输入数据。

加载两个模型的权重可以用于各种应用场景，例如迁移学习、模型融合等。通过加载不同模型的权重，可以利用它们在不同任务上的学习能力，提高模型的性能和泛化能力。

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