用于时间序列分析的lstm keras显示numpy.ndarray对象没有属性'_验证或推断批次大小'；

我正在尝试建立一个lstm模型，它接收时间序列数据并输出一些预测。我试着运行下面的代码，结果发现numpy.ndarray对象没有属性“\u validate\u或\u expert\u batch\u size”。请帮忙，谢谢。如果需要任何其他信息，请务必告诉我

lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(100, batch_input_shape=(batch_size, time_step, x_t.shape[2]), dropout=0.0, 
recurrent_dropout=0.0, stateful=True,     kernel_initializer='random_uniform'))
lstm_model.add(Dropout(0.5))
lstm_model.add(Dense(20,activation='relu'))
lstm_model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
optimizer = optimizers.RMSprop(learning_rate=0.01)
lstm_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)


csv_logger = CSVLogger('training.log', append=True)

history = Model.fit(x_t, y_t, epochs=epochs, verbose=2, batch_size=batch_size,
                    shuffle=False, validation_data=(trim_dataset(x_val, batch_size),
                    trim_dataset(y_val, batch_size)), callbacks=[csv_logger])

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看起来批处理大小变量中存在一些问题。您的批量大小是多少？

我声明的批量大小是30，x\U t&y\t看起来如何？