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。

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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。

用自己创建的CNN模型进行特征提取时，下面代码input_tensor = Input(shape=(6, 1440, 1440)) base_model = model(input_tensor=input_tensor, weights=None, include_top=False)，报错forward() got an unexpected keyword argument 'input_tensor'如何解决

这个错误提示是因为你的CNN模型不支持通过`input_tensor`参数传递输入张量。在Keras中，只有支持函数式API的模型才能接受`input_tensor`参数。

解决这个问题的方法是使用函数式API重新定义你的模型。以下是一个可能的解决方案：

from keras.layers import Input

# 定义输入张量的形状
input_shape = (6, 1440, 1440)

# 创建输入张量
input_tensor = Input(shape=input_shape)

# 使用输入张量作为模型的输入
output_tensor = model(input_tensor)

# 创建新的模型，包括输入和输出
new_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

这个代码片段中，我们首先定义了输入张量的形状，然后创建了一个新的输入张量。接下来，我们使用这个输入张量作为模型的输入，得到输出张量。最后，我们使用`Model`函数创建一个新的模型，包括输入和输出张量。现在，你可以使用新的模型进行特征提取，同时使用`input_tensor`参数传递输入数据。

希望这个解决方案可以帮到你！