tf.keras.Concatenate 连接两个输入层时图表断开连接

Question

嘿，我遇到了一个似乎常见的问题，但我确信我正在做的事情应该有效，因为它是如此简单。

与 Keras Concatenate 层有关：

Graph disconnected: cannot obtain value for tensor KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 128, 256, 192, 1), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'") at layer "tf.concat". The following previous layers were accessed without issue: []

我基本上是想像这样连接 2 个输入：

in_layer1 = Input((sizes1[1], sizes1[2], sizes1[3], 1))  # (slices, x, y, channel=1)
in_layer2 = Input((sizes2[1], sizes2[2], sizes2[3], 1))  # (slices, x, y, channel=1)
in_layer = Concatenate(axis=1)([in_layer1, in_layer2][:])  # combine the two inputs

实例化模型时出现问题：

Model(inputs=[in_layer], outputs=[out_layer])

这似乎是 tf2.2 之前的问题，我使用的是 2.4，所以不确定为什么会这样： https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/32023

任何帮助或资源将不胜感激。我检查了文档，我不认为我做错了，但显然有问题。

Answer 1

如@Dr.Snoopy 所述，in_layer 实际上不是输入层。相反，它应该是 Model(inputs=[in_layer1, in_layer2], outputs=[out_layer])

tf.keras.Concatenate 连接两个输入层时图表断开连接

tf.keras.Concatenate Graph Disconnected when concatenating two input layers

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