Python 使用Keras函数API的多输入

Keras似乎缺少关于函数API的文档，但我可能完全弄错了

我有多个独立的输入，我想预测每个输入的输出。以下是我目前的代码：

 hour = Input(shape=(1,1), name='hour')
 hour_output = LSTM(1, name='hour_output')(hour)

 port = Input(shape=(1,1), name='port')
 port_output = LSTM(1, name='port_output')(port)

 model = Model(inputs=[hour, port], outputs = [hour_output, port_output])

 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
 model.fit(trainX, trainY, epochs=10 batch_size=1, verbose=2, shuffle=False)

我为此得到的错误信息：

ValueError:没有为“小时输出”提供数据。需要输入每个键的数据：[“小时输出”、“端口输出”]

我也很难找到正确的输入，所以我最终使用了具有示例结构的字典：

{'hour'：数组（[[0]]，[[1]]，[[3]]）}

。我也不喜欢那样（用dict）

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请注意，我有更多的输入要使用，这是有意义的，但现在我只是想让模型工作

在model.fit中，您需要提供长度为2的输入列表，因为您在模型中定义了两个输入

在

train\u hour

和

train\u port

中拆分训练数据，然后调用

fit

如下：

model.fit([train_X_hour, train_X_port], [train_Y_hour, train_Y_port] epochs=10, batch_size=1, verbose=2, shuffle=False)

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根据文档输入可以是：

Numpy数组的训练数据，或者如果模型有多个输入，则可以是Numpy数组列表。如果模型中的所有输入都已命名，您还可以传递一个字典，将输入名称映射到Numpy数组。

意味着您的方法与我的字典相同。但是，我试过了，它确实没有改变。但是，是的，我想这回答了我关于不使用字典的另一个问题/抱怨：）嗯，你说你不喜欢字典选项，所以我给了你另一个选项。你必须使用其中一个-也许我不太明白你在问什么？是的，很好，谢谢。这里的主要问题是关于运行培训，我仍然无法传递错误。你的意思是，即使将输入作为列表传递，它也会向你抛出该值错误？