想請問一個型如以下的model：
input = Input(shape = (None, None, 3))
y = block_1(input)
y_1 = block_2(y)
y_2 = block_3(y)
y_3 = Concatenate()([y_1, y_2])
model = Model(input, y_3)
有沒有辦法不用summary算層數在model build起來後
直接設定y_1 = block_2(y)的trainable為False
其中 block_1,2,3 都不是 Model class
會有這問題是因為當初因為block_1,2,3很複雜就沒逐一設name
原本想要硬算層數，但是summary出來發現因為y_2, y_3都有吃到y，所以summary的layer
是平行對稱下來的，但是又有不對稱的地方，算完也不太確定是否正確
不知道是否有一勞永逸的方法？
雖然把block改寫成 Model class是一解，但是原本的架構已經train完了
嘗試改寫成 Model class就load不進去原本train好的weights....
因為 Model class會被當成一整大層的layer，整體變一層 就對不上了QQ
感謝幫忙~第一個解決的500p致謝