Kerasで2入力モデルのpredict方法

Question

Kerasを使って2入力2出力のモデルを作成しています。
学習後、テストデータを使ってpredictを行いたいのですが、引数に2つのnumpy配列を渡す方法が分からなかったため、質問させてください。

以下モデルの定義です。入力は100次元2つ、出力はコサイン類似度とcategorical_crossentropyになります。
fitメソッドで学習は完了しています。

# データの分割
test_input_1 = data1[:200]
test_input_2 = data2[:200]
test_out_1 = data3[:200]
test_out_2 = data4[:200]

train_input_1 = data1[200:]
train_input_2 = data2[200:]
train_out_1 = data3[200:]
train_out_2 = data4[200:]


# モデルの定義
input_1 = Input(shape=(100,), name='input_1')
input_2 = Input(shape=(100,), name='input_2')

x = concatenate([input_1, input_2])
middle_layer = Dense(300)(x)

cos_out = Dense(100, activation='sigmoid',
                    name='cos_out')(middle_layer)
categorical_out = Dense(13, activation='softmax',
                      name='categorical_out')(middle_layer)

model = Model(inputs=[input_1, input_2],
              outputs=[cos_out, categorical_out])

model.compile(loss={'cos_out': 'cosine_proximity',
                    'categorical_out': 'categorical_crossentropy'},
              optimizer='adam',
              metrics=['cosine_proximity', 'acc'])

hist = model.fit([train_input_1, train_input_2],
                 [train_out_1, train_out_2],
                 epochs=30)

次にテストですが、

pred = model.predict([np.array(test_input_1[0]), np.array(test_input_2[0])])
print(pred)

として実行したところ、以下のエラーが表示されます。
ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (100,) but got array with shape (1,)
入力に100次元必要ですが、ここでは1次元しか得られていない。とのことですが、配列の大きさは学習・テストの入力共に100次元です。

なぜ学習はできてテストができないのか原因を知りたいと思っています。
解決法わかる方いましたら、よろしくお願いいたします。

Answer 1

pred = model.predict([np.array(test_input_1), np.array(test_input_2)])

で解決しました。