def MEAN_Spot_Recog_TL(model_spot, model_recog, opt): outputs1 = model_spot.layers[-1].output outputs2 = model_recog.layers[-1].output model = keras.models.Model(inputs = [model_spot.input], outputs = [outputs1, outputs2]) model.compile( loss={'spot':'mse', 'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), 'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

这段代码看起来是一个函数，函数名是 MEAN_Spot_Recog_TL。它的作用是将两个模型（model_spot 和 model_recog）拼接在一起，形成一个新的模型，并对新模型进行编译。新模型的输入是 model_spot 的输入，输出是 model_spot 和 model_recog 的输出。新模型的损失函数分别为均方误差（mse）和分类交叉熵（categorical_crossentropy），优化器为 opt，评估指标分别为平均绝对误差（MeanAbsoluteError）和分类准确率（CategoricalAccuracy）。最后，该函数返回新模型。

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如何打印输出模型 def MEAN_Spot_Recog_TL(model_spot, model_recog, opt): outputs1 = model_spot.layers[-1].output outputs2 = model_recog.layers[-1].output model = keras.models.Model(inputs = [model_spot.input], outputs = [outputs1, outputs2]) model.compile( loss={'spot':'mse', 'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), 'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

您可以使用 `model.summary()` 来打印输出模型的结构和参数数量等信息。这将输出模型的每一层的输出形状，参数数量以及总参数数量等信息。您可以在 `MEAN_Spot_Recog_TL` 函数的最后添加以下代码来打印输出模型的信息：

model.summary()

这将打印输出模型的详细信息，包括每一层的名称、输出形状、参数数量等。您还可以使用 `keras.utils.plot_model()` 函数来可视化模型的结构。例如，以下代码将生成一个模型结构图：

keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)

其中，参数 `to_file` 指定图像的文件名，`show_shapes` 参数指定是否显示每一层的输出形状。

def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

这段代码定义了一个基于迁移学习的情感分类模型，其中 `model_spot` 是一个预训练的模型，`opt` 是优化器，`emotion_class` 是情感分类的类别数。

在这个模型中，首先将 `model_spot` 中的所有层都设置为不可训练，然后取出 `model_spot` 的倒数第六层输出，添加一个卷积层和一个池化层，然后将输出展平后添加一个 Dropout 层和一个全连接层，最后输出预测结果。最后，定义了一个新的模型 `model`，将输入层和输出层连接起来，编译模型并返回。

需要注意的是，这段代码中的 `keras` 库可能是旧版本的，如果你使用的是新版本的 TensorFlow，建议使用 `tensorflow.keras` 替代 `keras`。另外，这个模型在定义输出层时使用了硬编码的情感分类类别数，如果你的数据集类别数发生了改变，需要相应地修改代码。