keras 中的自定义 keras.applications 模型

Question

我想用来keras.applications.resnet50训练模型。

但在我的数据中，它们不仅是图像，还有一些表中的变量项。

我看到keras的文档，keras.layers.concatenate可以在我展平图像术语后将两层合并在一起。

但keras.applications.resnet50不能连接变量项。

如何基于预训练模型对层进行服装化？

有我的演示代码打击：

import keras

from keras.models import Sequential, concatenate

from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

from keras.utils import to_categorical

from keras.layers import Input

from keras.models import Model

from keras.applications.resnet50 import ResNet50

VariableSize = 16

ResNet = ResNet50(include_top=True, weights=None, input_tensor=None, input_shape=(64,64,3), pooling=None, classes=2)

ResNet.layers.pop()

VariableNet = Input(shape=(VariableSize,))

ModelNet = keras.layers.concatenate([ResNet, VariableNet])  ##  Error

##

##  And connect output layer before complie