问题标签 [multiple-input]

我正在尝试使用两个输入来训练 LSTM 模型：价格和情绪，在将这两个数据标准化后：trainX 和 trainS，我按照 keras 文档来训练模式

代码基本上遵循 Keras 多输入文档：https ://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#all-models-are-callable-just-like-layers 但是当我拟合模型时出现错误

我正在尝试创建一个 Qt 游戏程序，其中两名玩家控制两个机器人在 2D 地图中移动。我正在使用 QGraphicsView 执行此操作，并且已经走了这么远：

其中movingBox_1和movingBox_2是 QGraphicsScene 中的矩形。如果我只按一个键，这将有效。如果我同时按下W和left，则只执行其中一个（第一个）。有没有办法实现：“同时按左和W，并movingBox_1同时movingBox_2向定义的不同方向移动”？

提前致谢。

更新：正如一个评论友好地指出，已经提出了一个类似的问题，eventFilter 似乎是一种可能的解决方法。但是当我尝试这种方法时，我发现如果我同时按下left和W，两个盒子同时移动，如果现在我释放其中一个，比如说left，那么整个东西会暂停片刻然后movingBox_2开始移动再次。显然这会极大地影响游戏体验（如果它是一款真实游戏）。有没有办法让这些按键行为“独立”，或者至少看起来“独立”？

另外，我注意到这个问题也被问到了这个问题，并且操作员在评论中提到了这个问题。但该评论没有得到任何回复。所以我认为他们的问题并没有真正解决我的问题。

我正在尝试将 TensorFlow 数据集（从 .csv 文件中读取）提供给使用功能 API 定义的多输入 tf.keras 模型。当我传递这些与标签一起压缩的数据集时，训练效果很好。当我想调用时predict()（可能是在一些未标记的不同数据集上）它会引发错误（在急切和非急切执行中）

这是我当前的代码：

这是错误：

完整追溯：

我也试过predict()这样调用函数：

1：

导致相同的错误。

2：

抛出此错误：

我正在使用 Keras 功能 API 进行具有多变量输入和单输出的时间序列预测：(x_1, x_2, y).
因此，我有两个具有多个层的网络分支，我在处理后将它们连接起来。

代码如下所示：

现在，由于 LSTM 层需要一个 3D numpy 数组，我相应地重塑了我的输入数据：

现在我的输入数据是形状：

因为我还在输入数据上使用了 4 个时间步长的移动窗口/回溯。

这就是问题所在。因为移动window/lookback不适用于我的输出，当然。

所以我认为这就是我在运行网络时收到此错误的原因：

“检查目标时出错：预期 dense_6 的形状为 (4, 1)，但数组的形状为 (1, 1)”

因为当我不应用移动窗口时它可以工作。但是我需要它，所以我不知道该怎么做。

有人可以帮忙吗？？

我想制作包含多个输入的 CNN 模型。但是没有任何例子。没有Keras，我可以制作多个输入模型吗？

我的模型有 3 个输入。在第一个输入（atom_in_fea[8,9]）通过嵌入（keras 中的线性或密集）层后，输出应与第二个（nbr_fea_idx[8,12]）和第三个输入（nbr_fea[8,12,4]）合并。

[] 是它们的形状。

有我的代码

atom_nbr_fea 形状为 [8,12,4]

最终形状为 [8,12,12]

我建立了一个模型，Keras但有限。如果我能解决这个问题，无论是Keras还是都可以TensorFlow。谢谢

我正在构建一个在终端中运行的 Go 应用程序，以收集来自两个 USB 条形码扫描仪的输入。如何检测文本（模拟为 USB 键盘输入）来自哪个条形码扫描仪？

例如Barcode: 4009900522250 from Scanner 1或Barcode: 4009900522399 from Scanner 2

我正在 Mac OS 上开发它，但代码将在 Raspbian for Raspberry Pi 上运行。

我试图制作一个具有多个输入和输出的训练模型。

这个模型在单个输入和输出上工作得很好，但我收到了一条错误消息。

AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“strip”

我想问题是 fit_generator 无法处理 numpy 数组。

我的 fit 生成器如下所示：

以及 Print(X_train) 的结果

并打印（y_train）

有什么办法修复它吗？

我正在尝试计算输出相对于输入的梯度，这可以称为我的模型的敏感性分析。我正在keras 2.2.4使用tensorflow 1.13.1. 这是代码

但我遇到了这个问题：

任何帮助表示赞赏。提前致谢。

我的（Keras）模型有两个不同形状的输入。Keras 网站上的示例说它应该可以工作。

我将输入定义如下：

但是在拟合模型时：

它产生以下错误：

/tensorflow-2.1.0/python3.6/tensorflow_core/python/keras/engine/training_utils.py in check_array_lengths(inputs, targets, weights) 733 raise ValueError('All input arrays (x) should have '734'相同的数字样本数。得到数组形状：' + --> 735 str([x.shape for x in inputs])) 736 if len(set_y) > 1: 737 raise ValueError('All target arrays (y) should have '

ValueError：所有输入数组 (x) 应具有相同数量的样本。得到数组形状：[(943, 1682), (1682, 943)]

有什么解决方案可以解决这种错误？谢谢

我正在尝试编写一个项目，我至少有 20 个 rtsp CCTV URL 可以同时访问。

我尝试使用 ffmpeg 通过多种输入法达到我的目标。但是，有一个问题。

上面的命令是我试过的例子。我希望我可以通过 ffmpeg 访问两个 rtsps 并将它们输出到两个不同的队列中以供将来使用。如果我使用此命令并在此之后读取字节，我无法区分哪些字节属于哪个输入 rtsp。

有没有其他方法可以同时访问更多 rtsp？

编辑：添加代码