Layer "dense" expects 1 input(s), but it received 3 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'Placeholder:0' shape=(None, 4, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(None, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'Placeholder_2:0' shape=(None, 4) dtype=float32>]

这个错误提示表明在你尝试调用一个名为“dense”的层时，你给它提供的输入张量数量与该层期望的输入张量数量不匹配。该层期望1个输入张量，但你提供了3个。这通常是由于你在构建模型时有误，例如你可能不小心将多个输入张量传递给了该层。你需要检查一下你的模型代码，确保每一层的输入输出张量数量与它们之间的连接方式正确无误。

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Q = tf.keras.layers.Dense(units, activation=tf.nn.relu)(Q) ValueError: Layer dense expects 1 inputs, but it received 3 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=100>,

这个错误通常是因为您在调用 `tf.keras.layers.Dense` 函数时传入的参数不正确。具体来说，您传入的输入张量的维度可能不匹配。

请检查您的代码，确保您传入 `tf.keras.layers.Dense` 函数的输入张量的维度与您期望的维度一致。您可以尝试使用 `tf.keras.Input` 函数来创建输入张量，例如：

inputs = tf.keras.Input(shape=(input_shape,))
Q = tf.keras.layers.Dense(units, activation=tf.nn.relu)(inputs)

这里，`input_shape` 是您期望的输入张量的形状。这样，您将确保输入张量的维度正确，并且可以避免传递不必要的参数。

Call arguments received by layer "dense" (type Dense): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 31), dtype=float32)

这个信息是指在调用 Dense 层时，传递给它的输入参数是一个形状为 (None, 31) 的浮点数张量。其中 None 表示输入张量的第一维可以是任意大小，而第二维是 31。

这个信息通常是在模型训练时输出的，表示每个层接收到的输入参数的具体信息。在这个例子中，Dense 层接收到的输入是一个形状为 (None, 31) 的浮点数张量，这个张量可以是模型的输入数据或者是上一层的输出数据。这个信息对于调试模型是非常有用的，可以帮助您理解模型的输入输出是如何流动的。

需要注意的是，这个信息只是一个提示，如果您的模型能够正常运行，可以忽略这个信息。如果您的模型出现了错误，可以检查一下这个信息，看看是否有输入输出不匹配的情况。