Python Keras抛出形状错误，即使I'；我给它正确的形状

我有一个简单的条件VAE模型。在运行时，我向解码器输入噪声和标签

noise = np.random.normal(0, 1.0, size=(2,))  
decoder.predict([noise,labels])

然后我得到以下错误：

ValueError:检查时出错：预期解码器\u噪声具有形状（2），但获得具有形状（1）的数组。

在图中，我还看到它需要一个

（2，）

数组，如下图所示

我是不是漏掉了什么明显的东西

注意：

标签

具有形状

（4，）

，因此我不会意外地交换它们

---

您需要为每个标签提供一个2D噪声数组，而不仅仅是

（2，）

。在这种情况下，您的噪声应该具有

size=（4,2）

，因此对于每个样本，您都会得到

（2，）

，这是模型所期望的

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第一个维度告诉我们样本的数量，标签是一个标量，所以你有

（4，）

，但噪音不是。因此，对于每个需要噪声的样本，因此

（4,2）

做标签。重塑（-1,2）或（2，-1）@Paddy不起作用。请提供模型和数据形状的代码。这很奇怪，因为如果在我将噪声输入解码器之前移除Keras和concat中的输入与标签的串联，它就可以正常工作。然而，现在我已经将标签和噪声分割为两个输入，模型崩溃了。