Python ValueError:检查目标时出错：预期稠密_1有2维，但得到了形状为（）的数组

我试图拟合一个LSTM模型，但我无法得到正确的数据集，它不断给我错误

这是我的密码：

x_train_data, y_train_data = [], []
for i in range(60,len(train_data)):
    x_train_data.append(scaled_data[i-60:i,0])
    y_train_data.append(scaled_data[i,0])

X = np.array(x_train_data)
X = X.reshape(1, 1540, 60)
Y = np.array(y_train_data)
print(X, Y)
#Y = Y.reshape(1, 1540,)

lstm_model=Sequential()
lstm_model.add(LSTM(units=50, return_sequences = True, input_shape = (60, 1)))
lstm_model.add(LSTM(units=50, return_sequences = False))
lstm_model.add(Dense(1))

model_data=data[len(data)-len(valid_data)-60:].values
model_data=model_data.reshape(-1,1)
model_data=scaler.transform(model_data)

lstm_model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam')

for epoch in range(1):
    print('epoch #{}'.format(epoch))
    for i in range(len(X[0])):
        lstm_model.fit(X[0][i].reshape(1, 60, 1), Y[i], epochs=1, batch_size=1, verbose=2)

请帮助我解决此错误：

ValueError:检查目标时出错：预期稠密_1有2维，但得到了形状为（）的数组

或者请告诉我另一种打点的方法