Они питаются как один и тот же образец, не волнуйтесь.Keras потребует, чтобы у вас было n
в первом измерении для обоих входных тензоров, поэтому ничего не может пойти не так.Убедитесь, что images.shape[0] == matrix.shape[0]
.Это единственное условие, и оно будет предоставлять параллельные выборки с обоих входов.
imageInput = Input((side1,side2,channels))
matrixInput = Input((m,))
#use these two inputs in a model here
.....
#merge the two sides somehow
outputTensorFromTheLastLayer = #get this from your last layer in the model
#instantiate the model with 2 inputs
model = Model([imageInput,matrixInput], outputTensorFromTheLastLayer)
Что касается слияния, существует множество возможностей, и вы должны быть творческими.
Обратите внимание наформы тензоров, которые вы пытаетесь объединить, и используйте некоторые из возможных слоев объединения: https://keras.io/layers/merge/