张量流多输出多损耗

Question

我想重新训练mediapipe hand解决方案，以获得34个地标（在当前21个地标的基础上增加13个地标），我构建了一个类似于 media pipe hand的模型。mediapipe手部地标检测模型有3个输出：

1. 63（21*3）地标坐标
2. 信心分数：确定手是否存在于图像中
3. 手部：确定手部图像是右侧还是左侧

我已经测试了单一输出的模型（即只获得地标坐标），它运行良好

现在，我想训练所有三种输出的模型。 我已经对我的功能模型进行了更改，并且还生成了包含所有三个输出数据的tfrecord文件

但我得到了这个错误：

ValueError:数据的格式应为x、(x,)、(x, y)或(x, y, sample_weight)，已找到：（<；tf.Tensor'IteratorGetNext:0'形状=（无、256、256、3）dtype=float32>；<；tf.Tensor'IteratorGetNext:1'形状=（无、63）dtype=float32>；，<；tf.Tensor'IteratorGetNext:2'形状=（无、1）dtype=int64>；，<；tf.Tensor'IteratorGetNext:3'形状=（无，1）dtype=int64>；）

此外，我还想了解如何设置优化置信度得分的数据（手动检测或非手动检测），目前我数据集中的所有图像的置信度得分都为1（手动检测），如果我添加“无手动图像”，那么我应该为地标和硬度设置什么值