如何在预训练的Keras CNN模型中插入新的输入层，并删除新输入层之前的所有层？

Question

对于Keras中经过预训练的CNN模型，如何将新的输入层插入隐藏层并删除新输入层之前的层？例如，VGG16是Keras中的预训练模型，我想删除前两层（input_1和block1_conv1层），并为其余模型提供新的输入层。输入的形状为（None，224，224，64），原始输入的形状为（None，224，224，3）。

from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000)
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