我已经使用与此处https://github.com/nnormandin/Conditional_VAE/blob/master/Conditional_VAE.ipynb
中描述的架构非常相似的架构对条件变分自动编码器进行了编码我在模型中遇到的问题是试图重建输入图像。该算法可以从解码器模拟给定的向量，该向量包含要模拟的标签的to_categorical，但是，我似乎无法对输入图像进行重构。
例如，每当我写作
cvae.predict([X_train[1].reshape(1,625), to_categorical(Y_train[1])])
我总是会说错误
Dimensions of inputs should match: shape[0] = [250,2] vs. shape[1] = [1,2]
输入图像为（25,25），并且只有两个可能的标签（意味着该图像被标记为1或0）。有解决办法吗？