Tensorflow Keras:ValueError:layer sequential的输入0与layer:expected轴不兼容

我试图使用Keras构建一个神经网络，但得到了错误：

ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 25168 but received input with shape (None, 34783)

我将模型定义为：

model = Sequential()
model.add(Dense(1024, input_dim = len(X), activation = 'relu'))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))

在这种情况下，

X

是使用scikit learn的

CountVectorizer（）

（经过培训后）的结果，如下所示：

X = count_vectorizer.transform(X).todense()

---

有什么方法可以解决这个问题吗？环顾四周，我发现我可能需要重塑数据，但是我不知道如何和在哪里。

您使用的是作为

输入的维度：
len（X）
（与
X.shape[0]
）这是错误的

Keras希望输入特征的尺寸数量，在2D输入的情况下，这些特征的尺寸是
X.shape[-1]