我计划采用以下设计：
然而，我的代码似乎无法正常工作：
import numpy as npfrom keras.models import Modelfrom keras.layers import Dense, Input, Concatenatefrom keras import optimizerstrainX1 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) # 伪造的训练数据trainY1 = np.array([[1],[2],[3],[4]]) # 伪造的标签trainX2 = np.array([[2,3],[4,5],[6,7]])trainY2 = np.array([[1],[2],[3]])trainX3 = np.array([[0,1],[2,3]])trainY3 = np.array([[1],[2]])numFeatures = 2trainXList = [trainX1, trainX2, trainX3]trainYStack = np.vstack((trainY1,trainY2,trainY3))inputList = []modelList = []for i,_ in enumerate(trainXList): tempInput= Input(shape = (numFeatures,)) m = Dense(10, activation='tanh')(tempInput) inputList.append(tempInput) modelList.append(m)mAll = Concatenate()(modelList)out = Dense(1, activation='tanh')(mAll)model = Model(inputs=inputList, outputs=out)rmsp = optimizers.rmsprop(lr=0.00001)model.compile(optimizer=rmsp,loss='mse', dropout = 0.1)model.fit(trainXList, trainYStack, epochs = 1, verbose=0)错误信息显示我的输入数据集形状不一致，但在对我的训练集进行填充，使所有三个数据集的样本数都等于4后，我仍然收到错误信息，称维度不正确。请问我该如何正确设计这个网络？谢谢！
附注：这是填充前的错误信息：
ValueError: All input arrays (x) should have the same number of samples. Got array shapes: [(4, 2), (3, 2), (2, 2)]这是填充后的错误信息（发生在代码的最后一行）：
ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 4 input samples and 12 target samples.回答：
你的输入形状对于给定的输入来说是错误的。你将输入大小设为numFeatures，但实际上你有二维数组，并且它们是不同的（4,2）（3,2）（2,2）。我不确定你的问题，但样本数量和特征数量似乎是颠倒的。
tempInput= Input(shape = (numFeatures,))此外，你的y也有些奇怪。通常你有X（样本数量，特征数量）和y（样本数量，标签）。
使用model.summary()来查看你的网络结构如何。
