无法将验证数据传递到Keras中包含多个输入的模型

Question

我有一个有两个输入和一个输出的模型：

...
model = models.Model([l_in_wv, l_in_ng], [l_out])
model.compile(optimizer="Adam", loss=loss_fn, metrics=[...], sample_weight_mode="temporal")
model.fit([tokens_wv_j, tokens_ng_j], anno_onehot, validation_split=0.2  verbose=1, epochs=20, batch_size=400, sample_weight=sample_weights, callbacks=[checkpoint])

只要我不尝试将一个单独的数据集作为validation_data传递，它就可以正常运行

^{pr2}$

如果我尝试这样做，模型会立即产生这个错误

ValueError: Error when checking target: expected l_out to have 3 dimensions, but got array with shape (131943, 50)

我尝试过更改将数据集传递给([tokens_wv_j_val, tokens_ng_j_val], anno_j_val)或((tokens_wv_j_val, tokens_ng_j_val), anno_j_val)甚至(tokens_wv_j_val, tokens_ng_j_val, anno_j_val)（这显然是错误的，因为在本例中，第三个数组被视为sample_weights），但是所有选项只会导致稍微不同的错误消息。是否支持此功能？关于多输入模型的文档对此一无所知。在

Answer 1

嗯。。。。如果培训有效，您只需确保这些形状匹配，但第一个维度（批量大小）除外：

• tokens_wv_j.shape[1:] = tokens_wv_j_val.shape[1:]
• tokens_ng_j.shape[1:] = tokens_ng_j_val.shape[1:]
• anno_onehot.shape[1:] = anno_j_val.shape[1:]