Блог

Я пытаюсь принять 2 входных данных в свою модель. Но у него есть странная проблема.

 x1= layers.Input((20000,))
x2= layers.Reshape((200,100), input_shape=(20000,))(x1)

y1= layers.Input((200000,))
y2= layers.Reshape((2000,100), input_shape=(200000,))(y1)

combine = layers.Concatenate(axis=1)([x2, y2])
model = tf.keras.Model(inputs=[x1, y1], outputs=combine)
model.predict([datasetA, datasetB])
  

Если я принимаю один ввод, модель может быть запущена.

 model = tf.keras.Model(inputs=[x1], output=x2)
model.predict(datasetA)
  

Но если я принимаю два ввода, модель мертва.

 Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.PrefetchDataset'>"}), <class 'NoneType'>
  

т.е. структура моего набора данных:

 <PrefetchDataset shapes: ((None, 20000), (None,)), types: (tf.int64, tf.int32)>
1 Dataset -> 5 Batche_data and 5 batch_Label
Each Batch_data -> 3 records
Each record -> [20000]

Each batch_Label -> 3 records
Each label -> 0 / 1 for classification
  

Как я могу решить эту проблему?

 model.summary()
Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_3 (InputLayer)            [(None, 20000)]      0                                            
__________________________________________________________________________________________________
input_4 (InputLayer)            [(None, 200000)]     0                                            
__________________________________________________________________________________________________
reshape_2 (Reshape)             (None, 200, 100)     0           input_3[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
reshape_3 (Reshape)             (None, 2000, 100)    0           input_4[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
concatenate_1 (Concatenate)     (None, 2200, 100)    0           reshape_2[0][0]                  
                                                                 reshape_3[0][0]                  
  

вы использовали tensoflow.keras для импорта слоев? а также можете ли вы распечатать model.summary Единственное, что может быть проблемой, — это формы, которые вы проходите через модель.

Этот код работает правильно. тензорный поток == 2.0.0

 import tensorflow as tf
import numpy as np

datasetA = np.zeros((10,20000),dtype=int)
datasetB = np.zeros((10,200000),dtype=int)

x1= tf.keras.layers.Input((20000,))
x2= tf.keras.layers.Reshape((200,100), input_shape=(20000,))(x1)

y1= tf.keras.layers.Input((200000,))
y2= tf.keras.layers.Reshape((2000,100), input_shape=(200000,))(y1)

combine = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([x2, y2])
model = tf.keras.Model(inputs=[x1, y1], outputs=combine)
model.summary()
model.predict([datasetA, datasetB])
print('the predict done')], outputs=combine)