我目前正在尝试使用已经训练的VGG19卷积层创建定制的cnn，然后添加我计划训练的我自己的密集层。 网络具有一个问题分支和一个答案分支，最终必须确定答案是否与问题具有相同的内容。

我得到：

    AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'input'

代码如下：

initial_model = VGG19()

q_input = Model(initial_model.input,initial_model.layers[-layers_to_omit].output)
a_input = Model(initial_model.input,initial_model.layers[-layers_to_omit].output)

q_output = tf.keras.layers.flatten()(q_input.output)
a_output = tf.keras.layers.flatten()(a_input.output)

q_model = Model(initial_model.input,q_output)
a_model = Model(initial_model.input,a_output)
print(q_model.summary())
# combine the output of the two branches
combined = concatenate([q_model.output,a_model.output])

z = Dense(64,activation="relu")(combined)
z = Dense(32,activation="relu")(z)
z = Dense(64,activation="relu")(z)
z = Dense(1,activation="linear")(z)

# our model will accept the inputs of the two branches and
# then output a single value
model = Model(inputs=[q_model.input,a_output.input],outputs=z)

我看到有些人在使用Add时遇到问题，但是由于我不使用它，所以我有点迷茫。

感谢您的帮助！