Keras多输入模型如何正确调用model.fit完成训练

• model.fit的参数逻辑完全错位：你的模型是双输入单输出结构，两个输入要求都是形状为(16,16,4)的图像数据，输出是长度为1的回归标签，你误把标签数据放到了输入位置、把另一组图像数据放到了标签位置，才触发形状不匹配报错
• 隐含逻辑冗余：你两次调用train_test_split时都用了固定random_state=42，所以两次拆分出来的标签trainY1/trainY2完全一致，任选其一作为全局标签即可

model.fit(
    x=[trainX1, trainX2],
    y=trainY1,
    validation_data=([valX1, valX2], valY1),
    epochs=5,
    batch_size=32,
    verbose=1
)

可以调整train_test_split的返回值命名，避免后续混淆：

# 拆分第一组图像和对应标签
(trainY, valY, trainX1, valX1) = train_test_split(df, images1, test_size=0.30, random_state=42)
# 拆分第二组图像，random_state和上一步一致，标签完全相同，无需重复接收标签变量
(_, _, trainX2, valX2) = train_test_split(df, images2, test_size=0.30, random_state=42)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rayan