我正在嘗試接受 2 個輸入到我的模型中。但它有一個奇怪的問題。x1= layers.Input((20000,))x2= layers.Reshape((200,100), input_shape=(20000,))(x1)y1= layers.Input((200000,))y2= layers.Reshape((2000,100), input_shape=(200000,))(y1)combine = layers.Concatenate(axis=1)([x2, y2])model = tf.keras.Model(inputs=[x1, y1], outputs=combine)model.predict([datasetA, datasetB])如果我接受一個輸入，模型就可以運行。model = tf.keras.Model(inputs=[x1], output=x2)model.predict(datasetA)但如果我接受兩個輸入，模型就死了。Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.PrefetchDataset'>"}), <class 'NoneType'>即我的數據集的結構是：<PrefetchDataset shapes: ((None, 20000), (None,)), types: (tf.int64, tf.int32)>1 Dataset -> 5 Batche_data and 5 batch_LabelEach Batch_data -> 3 recordsEach record -> [20000]Each batch_Label -> 3 recordsEach label -> 0 / 1 for classification我該如何解決這個問題？
2 回答
揚帆大魚
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好的，所以我找到了答案，一切都很簡單。在自然狀態下，它僅返回 140 個字符，因此而不是
statuses = api.user_timeline(id=462886126) print(statuses[0].text)
我只需要：
statuses = api.user_timeline(id=462886126, tweet_mode='extended') print(statuses[2].full_text)
慕哥9229398
TA貢獻1877條經驗 獲得超6個贊
您用于tensoflow.keras導入圖層嗎？唯一可能出現model.summary 問題的是您通過模型的形狀。
這段代碼工作正常。張量流==2.0.0
import tensorflow as tf
import numpy as np
datasetA = np.zeros((10,20000),dtype=int)
datasetB = np.zeros((10,200000),dtype=int)
x1= tf.keras.layers.Input((20000,))
x2= tf.keras.layers.Reshape((200,100), input_shape=(20000,))(x1)
y1= tf.keras.layers.Input((200000,))
y2= tf.keras.layers.Reshape((2000,100), input_shape=(200000,))(y1)
combine = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([x2, y2])
model = tf.keras.Model(inputs=[x1, y1], outputs=combine)
model.summary()
model.predict([datasetA, datasetB])
print('the predict done')], outputs=combine)
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