我正在实现tf.keras.utils.Sequence的数据生成器子类。其 getitem 返回一个包含数据的组合标签，例如

def __getitem__(self,idx):
    ......
    return image_batch,[label_batch_part1,label_batch_part2]

label_batch_part1和label_batch_part2具有不同的形状。 我将生成器实例（train_gen）传递给了tf.keras的model.fit_generator，例如

model.compile(optimizer = Adam(lr = 1e-4),loss = my_cost_func,metrics = ['accuracy'])
model.fit_generator(train_gen,steps_per_epoch=50,epochs=100,callbacks=[model_checkpoint])

我还有一个自定义丢失功能，例如

def my_cost_func(y_true,y_pred,**kwargs):
    y_true_part1,y_true_part2 = y_true[0],y_true[1]
    cost = y_true_part1 - op(y_true_part2,y_pred)
    ... ...

我希望y_true_part1是label_batch_part1，而y_true_part2是label_batch_part2。

到目前为止，我遇到了运行时错误：

  

文件“ /home/chris/hdd2nd/dev/mlenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_utils.py”，行346，在standardize_input_data中   ValueError：检查模型目标时出错：传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小。预计会看到1个数组，但获得了以下2个数组的列表

我想知道这样做的正确方法是什么？

谢谢