Python 多输入双向RNN错误值错误？

因此，我建立了一个带有串联的多输入模型，得到了一个值错误。我将在下面引用所有这些

def bidir_model(x_train, x_test, y_train, y_test, meta, vocabulary_size, output):
    nlp_input = Input(shape=(388,), name='nlp_input')
    meta_input = Input(shape=(2,), name='meta_input')
    emb = Embedding(output_dim=vocabulary_size, input_dim=100, input_length=388)(nlp_input)
    nlp_out = Bidirectional(LSTM(128, dropout=0.3, recurrent_dropout=0.3, 
    kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))(emb)
    x = concatenate([nlp_out, meta_input])
    x = Dense(150, activation='relu')(x)
    x = Dense(output, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=[nlp_input , meta_input], outputs=[x])
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
    ckpnt = ModelCheckpoint('model_bidir.h5', save_best_only=True, save_weights_only=True)
    model.fit([x_train, meta], y_train, validation_data=(x_test, y_test), batch_size=150, epochs=10, callbacks=[ckpnt])

我的nlp输入是一个用tokenizer.text_to_sequences（）构建的序列，也用零填充。 meta_输入是一个数组，包含了我所有的数字特征，我得到了这个错误

ValueError：检查模型输入时出错：传递给模型的Numpy数组列表的大小不是模型预期的大小。预期会看到2个数组，但得到了以下1个数组的列表：[array（[[0,0,0，…，139,105,478]， [ 0, 0, 0, ..., 112, 3247, 21827], [ 0, 0, 0, ..., 91, 65372, 72], ..., [0

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它们都是numpy数组。请提前感谢：）！

您的

验证数据
缺少
元输入的值
哪一行给了您这个错误？您能为给出错误的函数发布输入数组的形状和类型吗？x列形状-->（1074827388）元形状-->（1074827，2）回溯（最后一次调用）：文件“modeling_processs.py”，第122行，在bidir_模型中（x_-train，x_-test，y_-train，y_-test，meta=x_-num，词汇表大小=词汇表大小，输出=labels.shape[1]）文件“C:\Users\Nickos\Desktop\project_-categorization\bidir-model.py”，第29行，在bidir模型中。fit（[x_-train，meta]，y_train，validation_data=（x_test，y_test），batch_size=150，epochs=10，callbacks=[ckpnt]）你说得很对，先生！我现在真的觉得自己很蠢，谢谢！