如何在TensorFlow中将两个网络连接在一起？

import tensorflow as tf

# 创建两个独立的网络模型
model1 = tf.keras.Sequential([...])  # 第一个网络模型
model2 = tf.keras.Sequential([...])  # 第二个网络模型

# 定义输入和输出
input1 = tf.keras.Input(shape=(...))  # 第一个网络的输入
input2 = tf.keras.Input(shape=(...))  # 第二个网络的输入

output1 = model1(input1)  # 第一个网络的输出
output2 = model2(input2)  # 第二个网络的输出

# 连接两个网络
concatenated = tf.concat([output1, output2], axis=...)  # 在某个维度上连接输出张量

# 定义整体模型
combined_model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=concatenated)

# 训练和评估
combined_model.compile(optimizer='...', loss='...', metrics=['...'])
combined_model.fit([input_data1, input_data2], target_data, ...)