tensorflow.keras在拟合期间-整形的无效参数输入是一个具有983040个值的张量，但请求的形状具有1966080个值

当我拟合

tensorflow.keras.Model

时，如何修复我得到的这个错误，比如：

history_model_2 = model.fit(train_data.next_batch(),
                            validation_data=validation_data.next_batch(),
                            epochs=32)

这是我得到的错误：

InvalidArgumentError: 2 root error(s) found.
  (0) Invalid argument:  Input to reshape is a tensor with 983040 values, but the requested shape has 1966080
     [[node model_2/reshape/Reshape (defined at <ipython-input-82-15c7d8d22e71>:10) ]]
     [[model_2/ctc/Cast_3/_90]]
  (1) Invalid argument:  Input to reshape is a tensor with 983040 values, but the requested shape has 1966080
     [[node model_2/reshape/Reshape (defined at <ipython-input-82-15c7d8d22e71>:10) ]]
0 successful operations.
0 derived errors ignored. [Op:__inference_train_function_33412]

Function call stack:
train_function -> train_function

编辑它：

model.compile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer = 'adam')

我还尝试通过多种方式进行调试来确保尺寸是正确的，但没有效果

我该如何解决这个问题？或者我做了什么错误导致了这个错误

编辑1: 以下是模型摘要：
我的批量大小是64。

---

我为预处理图像准备的生成器中有一个错误。它生成的图像是64,64，而不是128,64。我很抱歉没有检查。

你能提供模型摘要吗？@Aditya Mishra，现在请检查我的编辑。你能提供TF版本吗？更新的TF2.x（例如TF2.3）可能修复了一些奇怪的错误。在此之前，我碰巧发现TF2 keras由于签名编译而错过了参数。如果是这样，我使用的是google colab上现有的版本，我认为它始终是可用的最新稳定版本。目前是2.2.0。

model.compile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer = 'adam')