Keras 在KERA中传递输入时正确处理批次维度

我的keras输入是形状（83194,34,30），但要通过模型，我只需要（34,30）[83194是示例数]。我可以做什么改变？1.以数据形式或2。给keras的输入类型

接收到错误：ValueError:检查输入时出错：预期输入_6有2个维度，但得到了具有形状的数组（83194，34，30）

代码：

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火车（83194，34，30）正常，测试（83194，79，30）正常。

a的作用是什么？a=34（src_时间步），b=30（tar_时间步）谢谢，但我问这些变量的用途，例如样本数或序列长度等。对不起，我没有提到这个任务。显然，我正在尝试让神经网络拼写。因此，src_timesteps表示拼写输入的最大长度，tar_timesteps表示拼写输出的最大长度。训练和测试应具有相同的形状。为什么一个是（34,30），另一个是（79,30）？您的损失是“分类交叉熵”，您的目标数据（y）形状是什么？

n_units = 50
src_vocab = tar_vocab = 30
src_timesteps = a
tar_timesteps = b
_input_ = Input(shape=[src_timesteps], dtype='int32')
embedding = Embedding(input_dim = src_vocab, output_dim = n_units, input_length=src_timesteps, mask_zero=False)(_input_)
layer_1 = LSTM(n_units)(embedding)
repeat = RepeatVector(b)(layer_1)
layer_2 = LSTM(n_units, return_sequences=True)(repeat)
final = TimeDistributed(Dense(tar_vocab, activation='softmax'))(layer_2)
model = Model(inputs = _input_, output= final)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
print(model.summary())

plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)
filename = 'model.h5'
checkpoint = ModelCheckpoint(filename, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
model.fit(train_, test_, epochs=30, callbacks=[checkpoint], verbose=2)