Аргументы «target» и «output» должны иметь одинаковый ранг (ndim). ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю с моделью тензорного потока с несколькими выходами, просто в целях обучения, которая должна выводить 1 числовой и 1 категориальный данные (6 классов).
Кажется, все в порядке, ну -определено, но когда я подгоняю модель, появляется ошибка: «ValueError: Целевые аргументы и выходные данные должны иметь одинаковый ранг (ndim). Получено: target.shape=(None,), output.shape =(Нет, 6)"
для простоты на выходных слоях у меня есть:

Код: Выделить всё

layers.Dense(1, activation='relu', name="output_numerical")(x)
layers.Dense(6, activation='softmax', name="output_categorical")(x)

модель компилируется как:

Код: Выделить всё

losses = {'output_numerical': 'mse', 'output_categorical': 'categorical_crossentropy'}
loss_weights = {'output_numerical': 1.0, 'output_categorical': 1.0}
model.compile(optimizer=optimizer, loss=losses, loss_weights=loss_weights)

и, наконец, пример функций x и меток y:

Код: Выделить всё

input_numerical | input_categorical
1.0 | 1
1.1 | 0
1.2 | 3
1.5 | 5
....

Код: Выделить всё

output_numerical| output_categorical
2.0 | 5
1.1 | 4
3.2 | 3
4.5 | 2
....

Может ли кто-нибудь помочь мне решить проблему?
Я ожидаю, что softmax выводит только 1 число, ожидаемую категорию, но я подозреваю, что это выводит проблемы для каждого класса.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/783 ... -rank-ndim