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ValueError:除了连接轴之外，`Concatenate`层需要具有匹配形状的输入。获取输入形状：[(None，36，36,128)，等

答案：这个错误是在使用Keras框架中的Concatenate层时出现的。根据错误提示，Concatenate层需要具有匹配形状的输入，除了连接轴之外。在这个例子中，获取输入形状为[(None, 36, 36, 128)，等。

首先，让我们对错误信息中的几个概念进行解释：

Concatenate层：Concatenate层是Keras框架中的一个层，用于连接（concatenate）多个输入张量。它可以将多个输入张量沿指定的轴连接在一起。
匹配形状的输入：在使用Concatenate层连接多个输入张量时，这些张量的形状需要匹配。具体而言，在连接轴以外的维度上，这些张量的形状需要完全一致。在连接轴上，这些张量的形状可以不同，但是需要能够进行连接。

在这个错误信息中，输入形状为[(None, 36, 36, 128)，等。这表示有多个输入张量，每个张量的形状为(None, 36, 36, 128)，其中None表示批量大小（batch size）可以是任意值，36表示宽度和高度，128表示通道数。

为了解决这个错误，我们需要检查连接的输入张量的形状是否匹配。如果不匹配，可以考虑调整输入数据的形状或使用其他的层来实现所需的操作。此外，还可以使用Keras提供的其他功能和工具来处理形状不匹配的问题，例如Reshape层或Flatten层。

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相关搜索:除了连接轴之外，`Concatenate`层需要具有匹配形状的输入除了连接轴之外，`Concatenate`层需要具有匹配形状的输入。获取输入形状：[(None，352,640，64)，(1,352,640，64)]Keras Unet：`Concatenate`层需要具有匹配形状的输入，除了连接轴误差为1之外 ValueError:形状必须是第3级，但它是第2级。除了连接之外，`Concatenate`层需要具有匹配形状的输入 `Concatenate`层需要具有匹配形状的输入，但concat轴Keras除外 Tensorflow MNIST Sequential - ValueError:层顺序的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应具有 ValueError:层dense_10的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应具有值256bt rcwd shape (2,16256)ValueError:层lstm_17的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：[None，128]ValueError:层sequential_37的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：[None，15]ValueError:层lstm_45的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(None，128)ValueError:层simple_rnn_1的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：[None，50]ValueError:层conv2d_10的输入0与层不兼容:需要的ndim=4，找到的ndim=3。收到的完整形状：[None，100,100]ValueError:层max_pooling1d的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(None，128，1，32)

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