Python Keras不相容形状

我有一套培训和测试设备，尺寸如下：

X_train.shape = (1,10767,11) and y_train.shape = (1,10767,3)

我正试图建立一个CNN来预测你们的火车。我的模型的架构如下所示：

model = keras.models.Sequential()

model.add(Conv1D(32, kernel_size=5, strides=2, activation='relu', input_shape= (None,11)))
model.add(Conv1D(64, kernel_size=2, strides=1, activation='relu'))       
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='sigmoid'))   # Final Layer using Softmax
epochs = 10
lrate = 0.01
decay = lrate/epochs
sgd = SGD(lr=lrate,momentum=0.9,decay=decay, nesterov=False)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics = ['mse'])

但是，当我使用fit时，在我的第一次epoch打印之后，我得到以下错误：

不兼容的形状：[15381,3]与[110767,3]

我尝试在最后一个密集层之前添加一个展平层，但是，问题是形状没有完全定义，使我将输入的形状更改为（10767,11）。但是，在拟合过程中，我仍然获得了错误：

预期稠密_99有2维，但得到了形状为（1，10767，3）的数组

这是我的最后一层

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如果我试图减少输入形状和数据中的维数，它会说它预期的维数为3，而我给出的维数为2

我相信y_列车数据形状的问题。我将形状修改为：

y_train=np.ones((1,5381,3))

并且没有出现错误。由于您在第一个卷积层中跨步2，因此整个网络中的1D步数减少了2倍（减去内核大小5），看起来是这样的。我希望这有帮助