Проблемная форма прогноза с несколькими выходами. с keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array ⇐ Python

[Anonymous]

Модель была функциональной только с одним выходом, теперь я пытаюсь использовать несколько выходов для прогнозирования одного временного шага, но получил эту ошибку:

Код: Выделить всё

Epoch 1/10
2025-11-04 16:20:09.341769: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1844] INVALID_ARGUMENT: required broadcastable shapes
InvalidArgumentError: Graph execution error:

Detected at node compile_loss/mse/sub defined at (most recent call last):
File "/databricks/python_shell/scripts/db_ipykernel_launcher.py", line 52, in 

Мои входные данные создаются таким образом из pandas df:

Код: Выделить всё

train_data = features.loc[0 : train_split - 1]
val_data = features.loc[train_split:]

train_data.shape
(500000, 10)

x_train = train_data.iloc[:, :6].values
y_train1 = train_data.iloc[:,6].values
y_train2 = train_data.iloc[:,7].values
y_train3 = train_data.iloc[:,8].values
y_train4 = train_data.iloc[:,9].values
combined_targets_train = np.stack([y_train1, y_train2, y_train3, y_train4], axis=-1)

dataset_train = keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array(
x_train,
combined_targets_train,
sequence_length=sequence_length,
sampling_rate=step,
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
)

for batch in dataset_train.take(1):
inputs, targets = batch

print("Input shape:", inputs.numpy().shape)
print("Target shape:", targets.numpy().shape)
Input shape: (16, 120, 6)
Target shape: (16, 4)

Точно так же был построен набор проверки и получил эту форму
Входная форма: (16, 120, 6)
Целевая форма: (16, 4)
Упрощенная версия модели:

Код: Выделить всё

inputs_seq = keras.layers.Input(shape=(120, 6), name='meteo')
lstm_out = LSTM(10, return_sequences=True)(inputs_seq )
...

output_surfrun = Dense(1, activation='linear', name='pred_surf_runoff')(lstm_out )
output_subsurf = Dense(1, activation='linear', name='pred_sub_surf_runoff')(lstm_out )
output_evap = Dense(1, activation='linear', name='pred_evapo')(lstm_out )
output_een = Dense(1, activation='linear', name='pred_een')(lstm_out )

model = keras.Model(inputs=inputs_seq, outputs=[output_surfrun, output_subsurfacerun, output_evap, output_een], name='model_multi_heads')

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate), loss="mse")

history = model.fit(
dataset_train,
epochs=10,
validation_data=dataset_val
)

Я проверяю множество фигур, но не могу понять, в чем проблема.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... ataset-fro