层的输入应该是张量。得到：<keras.layers.merging.concatenate.Concatenate

Question

我只想创建复杂的多层宽和深感知器来处理加利福尼亚数据集。但输出层拒绝接受（从深层路径获得的输入+层）

input= keras.layers.Input(shape=x_train.shape[1:])
hidden1=keras.layers.Dense(30,activation="relu")(input)
hidden2=keras.layers.Dense(30,activation="relu")(hidden1)
concat = keras.layers.Concatenate([input, hidden2])
output=keras.layers.Dense(1)(concat)

我尝试运行代码，但遇到这样的错误消息 层的输入应该是张量。得到： 请给我一个想法，如何将连接层更改为张量，以便输出层接受连接层

Answer 1

您需要使用

keras.layers.Concatenate()([input, hidden2])

——注意额外的括号。首先创建图层，然后调用它。就像任何其他层一样。

或者，您可以使用功能变体

keras.layers.concatenate([input, hidden2])

——注意小写字母

c

。