在TensorFlow中，模型融合的方法主要包括以下幾種：
投票（Voting）：將多個模型的預測結果進行投票，選擇得票最多的結果作為最終預測結果。投票方法可以是硬投票（Hard Voting）或軟投票（Soft Voting）。
平均（Averaging）：將多個模型的預測結果進行加權平均，得到最終預測結果。加權可以根據模型性能進行調整。
堆疊（Stacking）：將多個模型的預測結果作為輸入，再使用另一個模型（元模型）對這些預測結果進行融合，得到最終預測結果。
融合特征（Feature Fusion）：將多個模型的輸出特征進行融合，然后再輸入到一個模型中進行訓練，得到最終預測結果。
貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：通過貝葉斯優化方法來尋找最優的模型融合權重，以達到最佳性能。
這些方法可以根據具體問題和數據集的情況進行選擇和調整，以提高模型的性能和泛化能力。
