如果我将层传递给两个Keras模型，并且只训练一个，那么在训练前者之后，这两个模型是否会共享权重

如果将层传递给两个Keras模型，并且只训练一个模型，那么在训练前者之后，这两个模型不会共享权重。

Keras是一个高级神经网络API，它提供了方便的接口来构建和训练深度学习模型。当我们将层传递给多个模型时，每个模型都会有自己的权重参数。在训练过程中，每个模型会根据自己的输入和目标进行权重更新，而不会影响其他模型的权重。

因此，如果只训练其中一个模型，另一个模型的权重将保持不变。这意味着在训练前者之后，两个模型的权重将不同，它们不会共享相同的权重值。

这种情况下，如果希望两个模型共享权重，可以使用Keras的模型共享功能。通过共享层的方式，可以使得多个模型共享相同的权重参数，从而实现权重的共享。具体的实现方法可以参考Keras官方文档中的模型共享部分。

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