我正在尝试将一层的输出传递到两个不同的层，然后将它们重新连接在一起。但是，我被这个错误阻止了，它告诉我我的输入不是符号张量。
Received type: <class 'keras.layers.recurrent.LSTM'>. All inputs to the layers should be tensors.
但是，我相信我非常密切地关注文档: https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#multi-input-and-multi-output-models
我不完全确定为什么这是错误的？
net_input = Input(shape=(maxlen, len(chars)), name='net_input')
lstm_out = LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars)))
book_out = Dense(len(books), activation='softmax', name='book_output')(lstm_out)
char_out = Dense(len(chars-4), activation='softmax', name='char_output')(lstm_out)
x = keras.layers.concatenate([book_out, char_out])
net_output = Dense(len(chars)+len(books), activation='sigmoid', name='net_output')
model = Model(inputs=[net_input], outputs=[net_output])
谢谢
最佳答案
看起来您实际上并没有向 LSTM 层提供输入。您指定循环神经元的数量和输入的 shape，但不提供输入。试试:
lstm_out = LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars)))(net_input)
关于python - 使用不是符号张量的输入调用的层 keras，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44852153/