Python 3.x 如何在tensorflow模型调用函数中提供多个参数？

我试图通过扩展tensorflow.keras中的“model”类，在tensorflow中构建一个模型。我需要在这个类的'call'函数中传递两个参数，输入图像x（224224,3）和输出标签y。但在构建模型时，我遇到以下错误：

ValueError：当前，如果模型具有 不是输入到模型的位置参数或关键字参数，但 是其“调用”方法所必需的

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调用方法的输入参数可以是

输入张量

或

输入张量列表/元组

您可以像这样传递两个参数：

def调用（自身，输入）：
x=输入[0]
y=输入[1]
x=自转换1（x）
x=自展平（x）
x=自身.fc1（x）
返回自我。最终（x）

为什么需要y？您没有在callI内部的当前计算中使用它，但未显示其用法。我需要先遮罩x，然后再将其传递到展平层。遮罩取决于y。到目前为止，我通过将[x，y]作为单个参数传递给call（）来做了一个变通方法。这不是一个变通方法，而是应该如何实现它。您对此有什么解决方案吗？

class myCNN(Model):
  def __init__(self):
    super(myCNN, self).__init__()

    base_model = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=(224,224,3), weights='imagenet')
    layer_name = 'block5_conv3'
    self.conv_1 = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(layer_name).output)
    self.flatten = L.Flatten(name='flatten')
    self.fc1 = L.Dense(1000, activation='relu', name='fc1')
    self.final = L.Activation('softmax')

  # The problem is because I need y
  def call(self, x, y):
    x = self.conv_1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.fc1(x)
    return self.final(x)

model = myCNN()
model.build((None, 224, 224, 3, 1))