如何在Keras中组合两个训练好的模型

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Dense

# 加载模型A和模型B
modelA = load_model('modelA.h5')
modelB = load_model('modelB.h5')

# 创建组合模型
combined_model = Sequential()

# 添加模型A的层级结构到组合模型
for layer in modelA.layers:
    combined_model.add(layer)

# 添加模型B的层级结构到组合模型
for layer in modelB.layers:
    combined_model.add(layer)

# 可选择性地冻结某些层级
for layer in combined_model.layers[:10]:
    layer.trainable = False

# 编译组合模型
combined_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练组合模型
combined_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 保存组合模型
combined_model.save('combined_model.h5')