Couche appelée avec une entrée qui n'est pas une symbolique du tenseur de keras

Je suis en train de passer de la sortie d'une couche en deux couches, puis se joindre à eux. Cependant, je suis d'être arrêté par cette erreur qui me dit que mon entrée n'est pas une symbolique tenseur.

Received type: <class 'keras.layers.recurrent.LSTM'>. All inputs to the layers should be tensors.

Cependant, je crois que je suis en suivant la documentation de très près:
https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#multi-input-and-multi-output-models

et ne suis pas entièrement sûr de savoir pourquoi c'est mal?

net_input = Input(shape=(maxlen, len(chars)), name='net_input')
lstm_out = LSTM(128, input_shape=(maxlen, len(chars)))

book_out = Dense(len(books), activation='softmax', name='book_output')(lstm_out)
char_out = Dense(len(chars-4), activation='softmax', name='char_output')(lstm_out)

x = keras.layers.concatenate([book_out, char_out])
net_output = Dense(len(chars)+len(books), activation='sigmoid', name='net_output')

model = Model(inputs=[net_input], outputs=[net_output])

Grâce

OriginalL'auteur tryingtolearn | 2017-06-30