Я пытаюсь построить CNN с нуля.Так как я новичок, у меня недостаточно опыта для устранения проблемы.Я использовал Keras для построения CNN с использованием Functional API.
Рисунок 1. Архитектура CNN Я пытаюсь построить с использованием Keras.(М. Пфейффер, М. Шойбле, Дж. Ньето, Р. Зигварт, К. Кадена. (2017). «От восприятия к решению: управляемый данными подход к сквозному планированию движения для автономных наземных роботов»)
Модель CNN требует 2 входа.Первый вход (показания лазерного датчика) предоставляется слева, помеченный как 1080. Второй вход (информация о цели) предоставляется там, где нарисована синяя стрелка.Выходные данные - это значение от 0 до 1.
Сведения об обучении и тестировании приведены ниже:
количество примеров обучения = 61
количество тестов = 7
форма x_train: (61, 1020)
x_test shape: (7, 1020)
x_train_goal_information shape: (61, 2)
x_test_goal_information shape: (7, 2)
y_train shape: (61, 1)
y_test shape: (7, 1)
Ссылка моего кода в Google Colab
Это ошибка, которую я получаю:
ValueError: Слой batch_normalization_3 был вызван со входом, который не является символическим тензором.Полученный тип: <class 'keras.layers.convolutional.Conv1D'>.Полный ввод: [<keras.layers.convolutional.Conv1D object at 0x7fe6dc8eb400>].Все входные данные для слоя должны быть тензорами.
Скриншот ошибки в моем коде.
Пожалуйста, помогите!Я понятия не имею, как поступить.Я буду рад предоставить любую дополнительную информацию, необходимую.Заранее спасибо.