画像から数値を予測をするモデル(1入力-2出力)を転移学習で作成したい

1枚の画像から2つの数値を予測するモデルを作ろうとしており、
ResNetやVGG16等を用いた転移学習を使うため、実装を試みている最中です。

Qiitaや個人ブログ等で調べ、サンプルコードを参考にしているのですが、
入出力をどのように指定すべきかがまだよくわからない状況で、
何度か修正はしているものの、エラーが発生して学習を回せません。

該当部分のコードは以下になります。

python
1#入力画像のshapeは(100,100,3)
2base = VGG16(weights='imagenet',include_top=False, input_shape=(100,100,3)) 
3x1 = base.output
4x2 = Dense(512, activation='relu')(x1)
5x3 = Dropout(0.5)(x2)
6output1 = Dense(1, activation='relu')(x3)
7output2 = Dense(1, activation='relu')(x3)
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9#わからない所① : Model()の引数指定の方法
10model=Model(inputs=base.input, outputs=[output1,output2]) 
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12model.compile(optimizer ='adam',loss = 'mse', metrics = ['mse'])
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14#わからない所②:データの渡し方
15# train_img等のデータはすべてリストに格納されています
16history = model.fit([np.array(train_img)], 
17                    [np.array(output1),np.array(output2)],
18                    epochs=50,
19                    batch_size=32,
20                    validation_data=([np.array(test_img)],[np.array(Val_test1),np.array(Val_test2)]))