如何按顺序组合2个tensorflow模型？

按顺序组合两个 TensorFlow 模型可以通过使用 TensorFlow 的函数式 API 来实现。函数式 API 允许我们创建具有多个输入和输出的复杂模型。

以下是按顺序组合两个 TensorFlow 模型的步骤：

导入所需的 TensorFlow 模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input

定义第一个模型的输入层和结构：

input1 = Input(shape=(input_shape1,))
# 定义第一个模型的其它层
...

定义第二个模型的输入层和结构：

input2 = Input(shape=(input_shape2,))
# 定义第二个模型的其它层
...

创建第一个模型：

model1 = Model(inputs=input1, outputs=output1)

创建第二个模型：

model2 = Model(inputs=input2, outputs=output2)

将两个模型连接起来：

combined_model = Model(inputs=[model1.input, model2.input], outputs=[model1.output, model2.output])

编译组合模型：

combined_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

训练组合模型：

combined_model.fit([input_data1, input_data2], [target_data1, target_data2], epochs=10, batch_size=32)

在上述代码中，input_shape1 和 input_shape2 分别表示第一个和第二个模型的输入形状。output1 和 output2 分别表示第一个和第二个模型的输出层。input_data1 和 input_data2 是输入数据，target_data1 和 target_data2 是目标数据。

这样，两个 TensorFlow 模型就按顺序组合在一起了。请注意，这只是一个示例，实际情况中，你需要根据具体的模型结构和数据来进行相应的调整。

关于 TensorFlow 的更多信息和示例，请参考腾讯云的 TensorFlow 相关产品和文档：