相关疑难解决方法(0)

我有一个有两层神经网络的例子.第一层有两个参数,有一个输出.第二个应该采用一个参数作为第一层和另一个参数的结果.它应该是这样的:

x1  x2  x3
 \  /   /
  y1   /
   \  /
    y2

所以,我创建了一个有两层的模型并尝试合并它们,但它返回一个错误:The first layer in a Sequential model must get an "input_shape" or "batch_input_shape" argument.就行了result.add(merged).

模型:

first = Sequential()
first.add(Dense(1, input_shape=(2,), activation='sigmoid'))

second = Sequential()
second.add(Dense(1, input_shape=(1,), activation='sigmoid'))

result = Sequential()
merged = Concatenate([first, second])
ada_grad = Adagrad(lr=0.1, epsilon=1e-08, decay=0.0)
result.add(merged)
result.compile(optimizer=ada_grad, loss=_loss_tensor, metrics=['accuracy'])