在Keras中实现多输入模型，每个模型都有不同的样本大小（每个都有不同的批量大小）

Question

我目前正在尝试在Keras中实现多输入模型。输入由多个批次组成，每个批次包含不同的样本，但我得到“不同的样本”错误。我的实现如下：

模型网站如下所示：

for s in range(NUM_STREAMS):
    inp.append(Input(shape=(16,8)))
...

发生错误的网站：

history = model.train_on_batch(
                x=[x for x in X_batch],
                y=[y for y in y_batch]
            )

我得到的错误是：

ValueError: All input arrays (x) should have the same number of
samples. Got array shapes: [(6, 16, 8), (7, 16, 8), (6, 16, 8), (6, 16, 8)]

抽象模型架构如下所示：

Answer 1

仅供参考，当遇到类似问题时，我在tensorflow中重写了我的模型，因为他们的计算图不限于保持批量大小不变。