我正在使用功能 API 创建一个神经架构，如下所示：

x2 = layer1(x1, name='layer1')
x3 = layer2(x2, name='layer2')
m1 = Model(x1, x3)
x5 = layer3(x4, name='layer3')
x6 = TimeDistributed(m1)(x5)
m2 = Model(x5, x4)

我已经训练了 m2（m1 得到了隐式训练）。我可以通过创建一个中间模型来访问 m2 层（比如 layer3）的输出：

layer_name = 'layer3'
intermediate_layer_model = Model(input=model.input, output=model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(input)

由于 m1 是嵌套模型，我无法访问 m1 到 m2 的层。当您使用经过训练的 m2 对新数据点进行预测时，如何获得输出 x3（layer2 的输出）。