Подключите две модели Keras ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь соединить две модели вместе. У меня есть common_model ииндивидуальная_модель, которые я сначала создаю индивидуально. Позже я хочу соединить выходные данные common_model с входными данными заполнителя отдельной модели.
Однако я не могу с этим справиться, и кажется, что выходные данные common_model всегда подключен к индивидуальному_входу. Может кто-нибудь указать на мою ошибку?

Код: Выделить всё

from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, BatchNormalization, Concatenate, Attention
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.regularizers import l2

class MyModel:
def __init__(self, timesteps, features, horizon):
self.timesteps = timesteps
self.features = features
self.horizon = horizon
self.common_model = None  # Placeholder for the common model

def create_common_model(self):
# Define the common model
common_inputs = Input(shape=(self.timesteps, self.features), name="common_inputs")
common_dense = Dense(64, activation="relu", kernel_regularizer=l2(0.001), name="common_dense")(common_inputs)

self.common_model = Model(inputs=common_inputs, outputs=common_dense, name="Common_Model")

def create_individual_model(self):
# Define the individual model with a placeholder for the common model's output
individual_inputs = Input(shape=(self.timesteps, self.features), name="individual_inputs")
individual_dense = Dense(32, activation="relu", kernel_regularizer=l2(0.001), name="individual_dense")(individual_inputs)

# Concatenate with the placeholder
common_placeholder = Input(shape=self.common_model.output.shape[1:], name="common_placeholder")  # Adjust shape if needed

merged = Concatenate(name="concat_layer")([individual_dense, common_placeholder])
output = Dense(self.horizon, activation="linear", name="final_output")(merged)

# Create the individual model
individual_model = Model(inputs=[individual_inputs, common_placeholder], outputs=output, name="Individual_Model")
return individual_model

def create_full_model(self):
# Ensure the common model exists
if not self.common_model:
self.create_common_model()

# Get the individual model
individual_model = self.create_individual_model()

# Replace the common placeholder with the common model's output
full_output = individual_model([individual_model.input[0], self.common_model.output])

# Construct the full model
full_model = Model(inputs=[individual_model.input[0], self.common_model.input], outputs=full_output, name="Full_Model")
return full_model

new_mo = MyModel(timesteps, features, horizon)

f = new_mo.create_full_model()

По сути, я хочу получить это изображение, но я хочу иметь две совершенно отдельные модели.
Модель

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... ras-models