我正在尝试从头开始构建CNN。由于我是新手，因此我没有足够的经验来调试问题。我使用Keras使用Functional API构建CNN。
CNN模型有2个输入。从左侧标记为1080的第一个输入（激光传感器读数）提供。在绘制蓝色飞镖的位置提供第二个输入（目标信息）。输出是介于0到1之间的值。
培训和测试详细信息如下：
训练示例数= 61
测试例数= 7
x_train形状：（61，1020）
x_test形状：（7，1020）
x_train_goal_information形状：（61，2）
x_test_goal_information形状：（7，2）
y_train形状：（61，1）
y_test形状：（7，1）
Link of my code in Google Colab
这是我得到的错误：
ValueError：层batch_normalization_3的输入不是符号张量。收到的类型：UPDATE students
SET student_status = 'assigned'
, leader_id = 'abc'
WHERE student_id IN (
SELECT student_id FROM (
SELECT c.student_id, c.student_status, c.type_id
FROM students C
WHERE c.student_status = 'New'
ORDER BY RAND()
) AS shuffled_items
GROUP BY type_id
)
。全部输入：<class 'keras.layers.convolutional.Conv1D'>。该层的所有输入都应为张量。
Screenshot of the error in my code.
请帮助！我不知道该如何进行。我很乐意提供所需的其他详细信息。预先谢谢你。
