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
。
这个错误是在使用深度学习框架中的Concatenate层时出现的。Concatenate层用于将多个输入张量按照某个维度进行拼接。在使用Concatenate层时，需要确保所有输入张量在拼接维度上具有相同的形状。
根据错误信息，这里的问题是输入张量的形状不匹配。具体来说，Concatenate层要求输入张量的形状必须是第3级，但实际传入的输入张量形状是第2级。
解决这个问题的方法是检查输入张量的形状，并确保它们在拼接维度上具有相同的形状。可以使用相关的函数或方法来调整输入张量的形状，例如reshape、expand_dims等。
以下是一个示例代码，展示了如何使用Concatenate层并确保输入张量形状匹配：
import tensorflow as tf
# 假设有两个输入张量 input1 和 input2
input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(10,)) # 第2级形状
input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(10,)) # 第2级形状
# 调整输入张量的形状，使其匹配
input1_reshaped = tf.keras.layers.Reshape((1, 10))(input1) # 第3级形状
input2_reshaped = tf.keras.layers.Reshape((1, 10))(input2) # 第3级形状
# 使用 Concatenate 层拼接输入张量
concatenated = tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([input1_reshaped, input2_reshaped])
# 其他层的定义...
# ...
# 创建模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=concatenated)
# 模型编译、训练等...
# ...在这个示例中，我们使用了Reshape层来调整输入张量的形状，使其从第2级形状变为第3级形状。然后，我们使用Concatenate层将调整后的输入张量拼接在一起。
需要注意的是，这只是一个示例，实际情况中可能需要根据具体的需求和数据形状进行适当的调整。
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