如何将一个模型的输出提供给另一个模型作为输入获取模型的输入张量必须来自`keras.layers.Input`

要将一个模型的输出提供给另一个模型作为输入，可以使用Keras中的keras.layers.Input函数来获取模型的输入张量。

keras.layers.Input函数是Keras中用于定义模型输入的函数。它接受一个shape参数，用于指定输入张量的形状。在使用时，可以将其作为第一层添加到模型中。

以下是一个完整的示例代码，展示了如何将一个模型的输出提供给另一个模型作为输入：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义第一个模型
input_shape = (32, 32, 3)
model1_input = keras.layers.Input(shape=input_shape)
model1_output = keras.layers.Conv2D(64, (3, 3))(model1_input)
model1 = keras.models.Model(inputs=model1_input, outputs=model1_output)

# 定义第二个模型
model2_input = model1.output  # 使用第一个模型的输出作为输入
model2_output = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(model2_input)
model2 = keras.models.Model(inputs=model1.input, outputs=model2_output)

# 打印第二个模型的摘要信息
model2.summary()

在上述代码中，我们首先定义了一个输入形状为(32, 32, 3)的模型model1，它包含了一个卷积层。然后，我们使用model1.output作为第二个模型model2的输入，并在model2中添加了一个全连接层。最后，我们打印了model2的摘要信息。

这样，我们就成功地将一个模型的输出提供给另一个模型作为输入。在实际应用中，可以根据具体的需求和模型结构进行相应的调整和扩展。

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