С tenorsflow.keras (Tensorflow 2) я хочу передать свои данные в разные слои моей модели. Итак, мы смотрим на график, на котором входные слои разветвляются на 3 строки до go до 3 различных сверточных слоев. Он имеет 3 выхода.
Псевдокод выглядит примерно так:
inputs = Input()
conv1 = Conv2D()(inputs)
conv2 = Conv2D()(inputs)
conv3 = Conv2D()(inputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=[conv1, conv2, conv3])
Но я получаю следующую ошибку, когда пытаюсь подогнать модель потоком данных tf:
ValueError: Error when checking model target: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 3 array(s), for inputs ['conv2d_1', 'conv2d_2', 'conv2d_3'] but instead got the following list of 1 arrays: [<tf.Tensor 'ExpandDims:0' shape=(None, 1) dtype=int32>]
Я убедился, что мой код работает нормально, если я закомментировал ветки и установил outputs=conv1.
Примечание. Я не пытаюсь вводить несколько разных входных данных (есть много вопросов и ответы здесь, которые решают это). Только один вход, который должен ответвляться.