Keras：维度1的切片索引10越界错误

下面是我使用keras运行LSTM模型的代码：

epochs = 10
batch_size = 16
MAX_NB_WORDS = 50000
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 250
EMBEDDING_DIM = 100

inputs = Input(shape=(X_train.shape[1],))
x = Embedding(MAX_NB_WORDS, EMBEDDING_DIM)(inputs)
x = SpatialDropout1D(0.2)(x)
x = LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)(x)
logits = Dense(5)(x)
variance_pre = Dense(1)(x)
variance = Activation('softplus', name='variance')(variance_pre)
logits_variance = concatenate([logits, variance], name='logits_variance')
softmax_output = Activation('softmax', name='softmax_output')(logits)

model = Model(inputs=inputs, outputs=[logits_variance,softmax_output])
model.summary()

model.compile(
    optimizer=Adam(lr=1e-3, decay=0.001),
    loss={
    'logits_variance': bayesian_categorical_crossentropy(100, 10),
    'softmax_output': 'categorical_crossentropy'
    },
    metrics={'softmax_output': metrics.categorical_accuracy},
    loss_weights={'logits_variance': .2, 'softmax_output': 1.})

history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs,
batch_size=batch_size,validation_split=0.1,callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss',
patience=3, min_delta=0.0001)])

X_列车形状为（2002，250），Y_列车形状为（2002，5）

当我运行上述模型时，出现以下错误：

ValueError:维度1的切片索引10超出范围。对于输入形状为：[？、6]、[2]、[2]、[2]和[2]且具有计算输入张量的“损失”\u 34/logits\u方差\u损失/跨步切片\u 1”（op:“跨步切片”）：输入[1]=，输入[2]=，输入[3]=

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请就模型可能出现的问题提供帮助。

您的模型有两个输出，因此，当您培训（适合）模型时，您应该传递两个标签的列表，即一个用于登录，另一个用于差异。您的模型有两个输出，因此当您培训（适合）模型时，您应该传递两个标签的列表，即，一个用于登录，另一个用于差异。