我正在尝试合并2个预先训练好的keras模型，但失败了

合并两个预先训练好的Keras模型是一个常见的任务，通常会使用Keras的函数式API来完成。下面是一个完善且全面的答案：

在合并两个预先训练好的Keras模型时，可以使用Keras的函数式API来实现。函数式API允许我们创建一个新的模型，并将多个模型连接在一起，以实现模型的合并。

首先，我们需要加载两个预先训练好的模型。假设这两个模型分别为model1和model2。接下来，我们可以创建一个新的模型，将它们连接在一起。

from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预先训练好的模型
model1 = ...  # 加载model1
model2 = ...  # 加载model2

# 获取模型1的输出张量
output1 = model1.output

# 获取模型2的输出张量
output2 = model2.output

# 将两个模型的输出张量连接起来
merged_output = ...

# 创建一个新的模型，指定输入张量和输出张量
merged_model = Model(inputs=[...], outputs=[...])

在上面的代码中，我们首先通过model1.output和model2.output获取两个模型的输出张量。然后，我们将这两个张量连接起来，具体的连接方式取决于模型的架构和任务需求。

最后，我们使用Model类创建一个新的模型merged_model，指定输入张量和输出张量。在这里，需要根据具体情况填写输入张量和输出张量的内容。

合并模型后，可以使用merged_model进行预测或进一步训练。

值得注意的是，合并模型可能需要进行一些额外的调整和适应，以确保各个部分的输入输出形状一致。此外，合并模型的性能和效果也取决于原始模型的质量和任务的特点。

对于keras模型合并的更多细节和示例，请参考腾讯云相关产品Keras文档中的"模型合并"章节：Keras模型合并。

希望上述回答对您有帮助。