用自己创建的CNN模型进行特征提取时，下面代码output_tensor = model(input_tensor) new_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)中，需要提供两个输入参数（1，6，1440，1440）和（1，37）传递给模型，代码怎么修改

根据你提供的代码，我们可以猜测你的模型是一个接受 4 维输入数据（batch_size, channel, height, width）和一个 2 维输入数据（batch_size, feature_num）的模型，因此需要对输入数据进行修改。如果你想传递两个输入参数，可以考虑使用 Keras 的函数式 API，代码如下所示：

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

# 输入数据
input_tensor1 = Input(shape=(6, 1440, 1440))
input_tensor2 = Input(shape=(37,))

# 模型
output_tensor = model([input_tensor1, input_tensor2])
new_model = Model(inputs=[input_tensor1, input_tensor2], outputs=output_tensor)

在上述代码中，我们分别创建了两个输入张量 `input_tensor1` 和 `input_tensor2`，并将它们传递给模型中。然后，我们使用这两个输入张量来计算输出张量 `output_tensor`，并且使用 Keras 的函数式 API 创建新的模型。新模型的输入为 `[input_tensor1, input_tensor2]`，输出为 `output_tensor`。

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用自己创建的CNN模型进行特征提取时，下面代码output_tensor = model(input_tensor) new_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)，报错forward() missing 1 required positional argument: 'x2'如何让解决

这个错误提示表明您的模型需要两个输入参数，但是您只提供了一个输入参数 `x1`。您需要查看您的模型的定义，看看它需要哪些输入参数。

在您的情况下，您可能需要提供两个输入参数 `x1` 和 `x2`，并将它们传递给您的模型。您可以像下面这样定义您的新模型：

output_tensor = model([x1, x2])
new_model = Model(inputs=[x1, x2], outputs=output_tensor)

在这里，我们使用了一个列表作为模型的输入参数，并将 `x1` 和 `x2` 作为列表中的两个元素。这样，当您调用新模型的 `predict()` 方法时，您需要传递两个输入参数。

用自己创建的CNN模型进行特征提取时，下面代码input_shape = (6, 1440, 1440) input_tensor = Input(shape=input_shape) output_tensor = model(input_tensor) new_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)，报错forward() missing 1 required positional argument: 'x2'如何让解决

这个错误通常是因为你在调用模型的时候没有传入完整的输入张量。通常情况下，模型需要的输入张量包括多个维度，例如样本数量、图像高度、图像宽度和通道数等。你需要确保在调用模型时传入的张量与模型定义的输入张量具有相同的维度。

具体来说，你需要在调用模型时传入完整的输入张量，包括样本数量。如果你的模型只处理单个样本，则可以将样本数量设置为1。修改你的代码如下：

input_shape = (1, 6, 1440, 1440)
input_tensor = Input(shape=input_shape)
output_tensor = model(input_tensor)
new_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

这样就会创建一个新的模型，该模型接受一个形状为(1, 6, 1440, 1440)的输入张量，并返回相同形状的输出张量。