我有两个预先训练的keras模型，并希望通过将一个模型的输出提供给另一个模型的输入来混合这些模型，同时保持一个模型不变并训练另一个模型。
例如
model1 = keras.Model（）
model2 = keras.Model（）
分别训练了两个模型之后，我想冻结模型2的层并训练模型1，以便从模型2提供的损失中学习。 我用过
对于model2.layers中的图层：
layer.trainable=False
model3 = keras.Sequential（）
model3.add（model1）//其输入和输出是图像
model3.add（model2）//其输入是图像，输出是一个热向量
model3.fit（）
我已经尝试过了，但是model3的成本并没有减少，而且看起来还不是培训。请给我您的建议。
预先感谢