keras的输入层可以采用自定义输入吗？

Question

在文档中，model.fit()的参数是

fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0)

我的问题是，我可以将三个不同的张量作为输入，因此我可以使用fit(x,y,z)这样的内容吗？

PS：

对于歧义感到抱歉。我相信keras中的fit(x_val, y_val)函数与feed_dict={x:x_val, y:y_val}的行为类似，我只是想知道我可以提供更多我在模型中创建的值吗？

Answer 1

这个X是一个张量 例如 X = [[1,2],[2,3],[3,4]] y = [3,5,7] （拟合线应为y=X[0]+X[1]）

因此，如果您清楚哪些功能（例如，您的要求中的x和y）以及哪个是目标类（z），您可以定义：
_X = (x,y) # two nodes in the input layer
_y = z
fit(_X,_y)
你的意思是？