keras.util.sequence + fit_generator 如何实现多输出model

输入输出的形式是下面这样:

model = Model(inputs=input_img, outputs=[mask,net2_opt,net3_opt])

由于sequence要求一定要返回一个两个参数的远足,所以生成器的_getitem_的实现如下:

class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
    def __getitem__(self, index):
        #生成每个batch数据,这里就根据自己对数据的读取方式进行发挥了
        # 生成batch_size个索引
        batch_indexs = self.indexes[index*self.batch_size:(index+1)*self.batch_size]
        # 根据索引获取datas集合中的数据
        batch_datas = [self.datas[k] for k in batch_indexs]

        # 生成数据
        images, masks,heatmaps,xyzs = self.data_generation(batch_datas)

        return (images, [masks,heatmaps,xyzs])

output中的mask并不能与getitem的返回值匹配。

会报错:
ValueError: Error when checking target: expected conv_1x1_x14 to have 4 dimensions, but got array with shape (3,1)

请问,是不是keras.util.sequence不能实现多输出问题?

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