基于TensorFlow的级联CNN多输入多输出模型数据加载拼接报错求助

我尝试实现某论文提出的级联模型，模型整体架构如下：

数据分为两个子集：

• 道路子集：(img, mask_road)
• 中心线子集：(同一img, mask_centerline)

我使用tf.data.Dataset API构建数据加载流水线，完成数据读取、解码并转换为[0,1]范围的张量。为训练模型，将输入数据集进行zip操作：

zip_train = tf.data.Dataset.zip((dataset_train,center_train))
zip_valid = tf.data.Dataset.zip((dataset_val,center_val))
zip_test = tf.data.Dataset.zip((dataset_test,center_test))

根据模型图，中心线提取网络（网络2）的输入为道路检测网络（网络1）的最后一层特征图及对应子集，因此我在模型定义中对二者进行拼接。运行代码时出现拼接层通道不兼容错误，报错信息如下：

history = model.fit(
      zip_train, 
      epochs=epochs, 
      steps_per_epoch=steps, 
      validation_data=zip_valid, 
      callbacks=callbacks
  )

Input 0 of layer "d1_11_conv" is incompatible with the layer:
expected axis -1 of input shape to have value 67, 
but received input with shape (None, 512, 512, 65)

Call arguments received by layer 'model_12' (type Functional):

  • inputs=('tf.Tensor(shape=(None, 512, 512, 3), dtype=float32)',
   'tf.Tensor(shape=(None, 512, 512, 1), dtype=float32)')
  • training=True
  • mask=None

请问该如何解决？可复现代码包含级联模型定义及数据加载流水线。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者grc