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。

ValueError: Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "dense" is incompatible with the layer: expected min_ndim=2, found ndim=1. Full shape received: (None,) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None,), dtype=float32) • training=False • mask=None

这个错误通常是因为模型的输入形状与模型中的某个层的期望输入形状不匹配导致的。具体来说，这个错误通常是因为输入形状的维度太少了，而该层期望的输入形状的维度比实际输入维度多。建议你检查一下模型的输入形状是否正确，并检查每一层的输入形状是否与前一层的输出形状匹配。如果你无法解决这个问题，可以提供更多的代码和报错信息，以便更好地帮助你。