数据基数不明确，FunctionalAPI中的Model.fit出现问题

该问题通常发生在使用Keras的功能API构建深度学习模型时，当在构建模型时存在多个输入或输出时，Keras无法确定每个输入或输出的数据量。解决这个问题的方法是使用字典或列表将多个输入和输出连同其相应的数据量传递给模型。

以下是使用字典解决数据基数不明确问题的示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

input_1 = Input(shape=(10,))
input_2 = Input(shape=(20,))
merged_inputs = concatenate([input_1, input_2])

hidden1 = Dense(10, activation='relu')(merged_inputs)
hidden2 = Dense(5, activation='relu')(hidden1)

output = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden2)

model = Model(inputs={'input1': input_1, 'input2': input_2}, outputs=output)

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# pass data as dictionary
train_data = {'input1': X_train_1, 'input2': X_train_2}
val_data = {'input1': X_val_1, 'input2': X_val_2}

model.fit(train_data, y_train, validation_data=(val_data, y_val), epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们将输入和输出分别传递给模型，并使用一个字典对象来将每个输入对应的数据传递给模型的训练和验证过程中的fit方法。

你也可以使用列表对象将多个输入和输出以及其对应的数据量传递给模型，方法与字典相同。