错误预测神经网络的多个输入

问题描述

我用多个输入和单个输出创建了 NN 。我的简单网络对每个观察都有3个输入节点，在隐藏层（中间）只有一个节点。之后，我将它们串联起来。最后，有一个单个输出，其节点数与输入节点数相同。

num_vars_per_input = 3
num_single_inputs = 2
num_middle_units = 1
output_shape= num_single_inputs

single_input_shape = (num_vars_per_input,)

input_layers = [keras.Input(shape=single_input_shape) for _ in range(num_single_inputs)]


middle_layer = layers.Dense(num_middle_units)


middle_layers_outs = []
for i,inp in enumerate(input_layers):
    middle_layers_outs.append(middle_layer(inp))
    
middle_layer_concat_out = Concatenate()(middle_layers_outs)

output_layer = Dense(num_single_inputs,activation="softmax")

output_layer_out = output_layer(middle_layer_concat_out)


model = keras.Model(inputs = input_layers,outputs = output_layer_out,name= "player")
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

#Prediction:

#Data
x = np.array([[90.,89.,91.],[68.,61.,73.]])

model.predict(x)

**ERROR**:
AssertionError: Could not compute output Tensor("dense_59/softmax:0",shape=(None,2),dtype=float32)

有什么错误？该部分之后的连接方法或形状？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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