ValueError: При подаче символьных тензоров в модель мы ожидаем, что у тензоров будет статический размер пакета. Получил тензор с формой: (Нет, 10)

Question

Я пытаюсь обучить 3 (выпуску, нарру, событию) различным текстовым данным, сначала разбивая их на токены, а затем передавая их в слой внедрения.

Я получаю следующую ошибку:

ValueError: При подаче символьных тензоров в модель мы ожидаем, что у тензоров будет статический размер пакета. Получил тензор с формой: (Нет, 10).

У меня есть метки как один горячий кодированный вектор.

#issue
x=Input(shape=(18,))
#narrative
y=Input(shape=(1222,))
#event
z=Input(shape=(66,))

#issue
a = Embedding(output_dim=32, input_dim=1500)(x)
#narrative
b = Embedding(output_dim=512, input_dim=8000)(y)
#event
c = Embedding(output_dim=64, input_dim=214)(z)


iss=LSTM(10,return_sequences=False)(a)
narr=LSTM(10,return_sequences=False)(b)
eve=LSTM(10,return_sequences=False)(c)
out=concatenate([iss, narr, eve],axis=-1)

output=Dense(10, activation='softmax')(out)
model = Model(inputs=[x,y,z], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam',
          loss='categorical_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])
n=model.fit([issue,narr, event],y,epochs=10, verbose=2)