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。