在 Keras 中实现多输入模型，每个模型都有不同的样本大小（每个样本大小不同）
Implementing a multi-input model in Keras, each with a different sample sizes each (different batch sizes each)
我目前正在尝试在 Keras 中实现多输入模型。输入由多个批次组成，每个批次都包含不同的样本，但我得到了 'different samples'-error。我的实现如下所示：
模型站点如下所示：
for s in range(NUM_STREAMS):
inp.append(Input(shape=(16,8)))
...
发生错误的站点：
history = model.train_on_batch(
x=[x for x in X_batch],
y=[y for y in y_batch]
)
我得到的错误是：
ValueError: All input arrays (x) should have the same number of
samples. Got array shapes: [(6, 16, 8), (7, 16, 8), (6, 16, 8), (6, 16, 8)]
抽象模型架构如下：
仅供参考，当遇到类似的问题时，我在 tensorflow 中重写了我的模型，因为它们的计算图不受限于保持批量大小维度不变。
我目前正在尝试在 Keras 中实现多输入模型。输入由多个批次组成，每个批次都包含不同的样本，但我得到了 'different samples'-error。我的实现如下所示：
模型站点如下所示：
for s in range(NUM_STREAMS):
inp.append(Input(shape=(16,8)))
...
发生错误的站点：
history = model.train_on_batch(
x=[x for x in X_batch],
y=[y for y in y_batch]
)
我得到的错误是：
ValueError: All input arrays (x) should have the same number of
samples. Got array shapes: [(6, 16, 8), (7, 16, 8), (6, 16, 8), (6, 16, 8)]
抽象模型架构如下：
仅供参考，当遇到类似的问题时，我在 tensorflow 中重写了我的模型，因为它们的计算图不受限于保持批量大小维度不变。