您本质上需要一个多输入模型。这只能通过 keras 的功能 api 完成，并且可以与keras.applications. 要创建一个，您可以这样做：

from keras.layers import Input, Conv2D, Dense, concatenate
from keras.models import Model

1）定义你的第一个模型：

 in1 = Input(...)  # input of the first model
 x = Conv2D(...)(in1)
 # rest of the model
 out1 = Dense(...)(x)  # output for the first model

2）定义你的第二个模型：

 in2 = Input(...)  # input of the first model
 x = Conv2D(...)(in2)
 # rest of the model
 out2 = Dense(...)(x)  # output for the first model

3）合并两个模型并总结网络：

x = concatenate([out1, out2])  # merge the outputs of the two models
out = Dense(...)(x)  # final layer of the network

4）创建模型：

model = Model(inputs=[in1, in2], outputs=[out])