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。