Model.evaluate в keras с несколькими входами и несколькими выходами

Я работаю над глубоким мультимодальным автокодером в случае неконтролируемого обучения, который принимает два входа с формой (1000, 50) и (1000,60) соответственно, чтобы восстановить два исходных входа. Модель имеет 3 скрытых слоя и стремится объединить два скрытых слоя input1 и input2. Оба выхода затем используются для вычисления двух потерь (MSE).

Обратите внимание, что X и X1 были сгенерированы следующим образом, чтобы вычислить для каждого элемента среднее значение его окрестности:

matrix(1000,50) , matrix1(1000,60) and A is the adjacency matrix with the shape of (1000,1000)
summed_groups_matrix = A@matrix
summed_groups_matrix1 = A@matrix1
neighborhood_sizes = A.sum(axis=1)
X=summed_groups_matrix / neighborhood_sizes
X1=summed_groups_matrix1 / neighborhood_sizes

Полный код мультимодального автокодировщика следующий:

input_X = Input(shape=(X[0].shape))

dense_X = Dense(40,activation='relu')(input_X)

dense1_X = Dense(20,activation='relu')(dense_X)

latent_X= Dense(2,activation='relu')(dense1_X)

input_X1 = Input(shape=(X1[0].shape))

dense_X1 = Dense(40,activation='relu')(input_X1)

dense1_X1 = Dense(20,activation='relu')(dense_X1)

latent_X1= Dense(2,activation='relu')(dense1_X1)

Concat_X_X1 = concatenate([latent_X, latent_X1])

decoding_X = Dense(20,activation='relu')(Concat_X_X1)

decoding1_X = Dense(40,activation='relu')(decoding_X)

output_X = Dense(X[0].shape[0],activation='sigmoid')(decoding1_X)

decoding_X1 = Dense(20,activation='relu')(Concat_X_X1)

decoding1_X1 = Dense(40,activation='relu')(decoding_X1)

output_X1 = Dense(X1[0].shape[0],activation='sigmoid')(decoding1_X1)

multi_modal_autoencoder = Model([input_X, input_X1], [output_X, output_X1], name='multi_modal_autoencoder')

multi_modal_autoencoder.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.001),loss='mse')

model = multi_modal_autoencoder.fit([X,X1], [X, X1], epochs=70, batch_size=150)

При использовании multi_modal_autoencoder.evaluate (X, X1) он возвращает эту ошибку:

TypeError: 'method' object is not subscriptable

Что мне следует сдать в model.evaluate?