Keras多个输入-预计会看到2个数组，但却得到以下1个数组的列表：

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在Keras中，可以使用多个输入来训练模型，但是在某些情况下，可能会遇到预期得到多个输入数组，却得到一个数组的列表的情况。

这种情况通常发生在使用Keras的函数式API构建模型时，当定义模型的输入层时，如果输入只有一个，但是使用了列表的形式，就会出现这种情况。例如，下面的代码片段展示了一个可能导致这种情况的示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(20,))
output = Dense(1)(input1)

model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

在上述代码中，我们定义了两个输入层input1和input2，然后定义了一个输出层output。最后，通过将输入和输出传递给Model类来创建模型。

然而，如果我们在定义输入层时错误地使用了列表的形式，如下所示：

input1 = [Input(shape=(10,))]
input2 = [Input(shape=(20,))]

那么在创建模型时，就会出现预期得到两个数组的输入，但实际上得到了一个数组的列表的情况。

为了解决这个问题，我们只需将输入层的定义修改为不使用列表的形式即可：

input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(20,))

这样，就能够正确地得到预期的多个输入数组。

关于Keras多个输入的更多信息，你可以参考腾讯云的产品文档中关于Keras多输入模型的介绍。