您可以采用
output最后一个模型，然后创建一个新模型。下层保持不变。
model.summary()model.layers.pop()model.layers.pop()model.summary()x = MaxPooling2D()(model.layers[-1].output)o = Activation('sigmoid', name='loss')(x)model2 = Model(input=in_img, output=[o])model2.summary()检查如何使用keras.applications中的模型进行转移学习？
编辑更新：
新的错误是因为您试图在全局模型上创建新模型，
in_img而在先前的模型创建过程中并没有使用该模型。您实际上是在定义local
in_img。因此，全局
in_img显然未连接到符号图中的上层。它与负载重量无关。
为了更好地解决此问题，您应该改用
model.input引用输入。
model3 = Model(input=model2.input, output=[o])
