错误使用 trainnet (第 46 行) 对于具有多个输入或输出的网络，数据必须为数据存储。

在MATLAB中，`trainNetwork`函数用于训练深度学习网络，当涉及到多个输入或输出时，你需要特别注意数据的组织方式。错误地使用`trainNet`可能会导致训练失败或混淆。

如果你的网络模型确实有多个输入（比如`layers`数组中有两个`InputLayer`），那么训练数据应是一个包含所有输入特征的数据集，而不是单一的矩阵。数据应该是一个`dlarray`对象，它可以表示多维张量，可以同时包含多个输入变量。

% 假设你有两组输入数据，A和B
inputA = dlarray(A, 'SSCB'); % 'S' for single sample, 'C' for channel, 'B' for batch
inputB = dlarray(B, 'SSCB');

% 合并两个输入到一个dlarray对象
inputData = [inputA; inputB];

% 确保标签数据也是dlarray且与输入数据维度匹配
labels = dlarray(labels);

% 使用DLArray工具箱提供的函数整理成合适的形式
[inputData, labels] = dlsetup(inputData, labels); % 根据网络架构调整数据形状

% 创建一个数据集对象
data = imageDatastore(inputData, labels, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);

% 训练网络
options = trainingOptions('adam', 'MiniBatchSize', miniBatchSize, 'MaxEpochs', numEpochs);
net = trainNetwork(data, layers, options);

这里的`dlsetup`函数会根据你的网络结构自动调整数据的维度。如果`data`不是正确的格式，`trainNetwork`将会抛出错误。