ResNet50_Keras転移学習でのtensorエラーを解消したい

Question

わからないこと

KerasでResNet50の転移学習を行うにあたり、画像以外のmetaデータを3変数使用したいのですが、3階テンソルの変数入力でエラーが出ます。解消方法を教えてもらえますか？

エラー表示

ValueError: Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor（"x_3", shape=(?, 300, 200), dtype=float32) at layer "x_3"

変数形状：nは（画像）枚数

・画像：(n, 224,224,3)
・x_1：(n,1)
・x_2:(n,26)
・x_3:(n,300,200)

試行コード

from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.models import Sequential, Model, load_model
from keras.layers import concatenate, Input, Dense, Dropout, Conv1D, GlobalMaxPooling1D

（中略）
batch_size=32
epochs=150

input_tensor = Input(shape=(image_size, image_size, 3))
ResNet50 = keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input_tensor)

x = Flatten()(ResNet50.output)
x_1 = Input((1,), name = 'x_1')
x_2 = Input((26,), name = 'x_2')
x_3 = Input((300,200), name = 'x_3')
h = Conv1D(filters=16, kernel_size=1)(x_3)
h = GlobalMaxPooling1D()(h)
h = Dense(200)(h)
x = concatenate([x, x_1, x_2, h])
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.25)(x)
x = Dense((1), name = 'y')(x)

model = Model(inputs=[ResNet50.input,x_1,x_2, h], outputs=[x])

x_3は他metaデータと異なり3階テンソルであり、表現力向上のためConv1DからGlobalMaxPooling1Dへと流す過程で「h」という変数名に変えています。冗長にならぬようライブラリー等を最小限にしたので抜けがあるかもしれませんがご容赦ください。

どうぞよろしくお願いします。

Answer 1

hがミスでした。

model = Model(inputs=[ResNet50.input,x_1,x_2,h], outputs=[x])

正しくは下記ですね。
model = Model(inputs=[ResNet50.input,x_1,x_2,x_3], outputs=[x])

お騒がせしてすいません・・。