用代码实现python将多个列表分别作为模型的输入数据集

可以使用Python中的NumPy库将多个列表组合为一组输入数据，然后使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建模型并将其训练。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

#假设你有两个输入列表a和b，每个列表都有10个元素，每个元素是一个长度为3的向量
a = np.random.rand(10,3)
b = np.random.rand(10,3)

#将a和b组合成一个输入向量m
m = np.concatenate((a,b), axis=1)

#构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(6,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

#编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(m, labels, epochs=10, batch_size=32)

在上面的代码中，我们使用NumPy的concatenate函数将两个输入列表a和b组合成一个输入向量m，它具有6个元素（每个向量有3个元素，一共有两个向量）。然后，我们构建了一个具有64个神经元的全连接层的神经网络，该层使用ReLU激活函数，并在其的输入层指定了输入数据的形状为（6，）。最后，我们使用binary_crossentropy作为损失函数进行训练模型。