在对bert4keras加载的模型进行人工特征输入时出现问题，

[WMeng1]

提问时请尽可能提供如下信息：

基本信息

• 你使用的操作系统:
• 你使用的Python版本:
• 你使用的Tensorflow版本:
• 你使用的Keras版本:
• 你使用的bert4keras版本:
• 你使用纯keras还是tf.keras:
• 你加载的预训练模型:

核心代码

model = build_transformer_model(config_path, checkpoint_path, model='albert') category = Input(shape=(1,), name='feature_input') categoryEmbedding = Embedding(1, 312)(category) categoryEmbedding = Flatten()(categoryEmbedding)

特征拼接

input = model.input input.append(category)

output = concatenate([model.output, categoryEmbedding], axis=1) output = GlobalPointer(len(categories), 64)(output)

model = Model(input, output)

### 输出信息
```shell
ValueError: A `Concatenate` layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis. Got inputs shapes: [(None, None, 312), (None, 312)]

在maxlen维度处要怎么处理才能正确拼接人工构造的特征呢，辛苦您了

自我尝试

不管什么问题，请先尝试自行解决，“万般努力”之下仍然无法解决再来提问。此处请贴上你的努力过程。