我正在尝试使用x_train =（45，5）运行模型，当我进入model.fit行时，它向我显示此错误：
ValueError：检查输入时出错：预期input_1具有3个维度，但数组的形状为（45，5）
当我将尺寸增加到（45，5，1）时，出现错误：
ValueError：检查输入时出错：预期input_3具有形状（45，5），但数组具有形状（5，1）
我不明白自己要怎么做，这是我的模型（展开后）：
history_points = 50
past_ohlcv = np.array(data[0 : history_points])
past_ohlcv = np.expand_dims(past_ohlcv, -1) #Dimensions (50, 5, 1)
nextday_high = np.array(data[0 : history_points][:,1])
nextday_high = np.expand_dims(nextday_high, -1) #Dimensions (50, 1)
test_split = 0.9
n = int(past_ohlcv.shape[0] * test_split)
ohlcv_train = past_ohlcv[:n] #Dimensions (45, 5, 1)
ohlcv_test = past_ohlcv[n:] #Dimensions (5, 5, 1)
y_train = nextday_high[:n] #Dimensions (45, 1)
y_test = nextday_high[n:] #Dimensions (5, 1)
nextday_high_test = nextday_high[n:] #Dimensions (5, 1)
inputs = Input(shape=(int(history_points * 0.9), 5))
x = LSTM(50)(inputs)
x = Dropout(0.2)(x)
x = Dense(64)(x)
x = Activation('sigmoid')(x)
x = Dense(1)(x)
outputs = Activation('linear')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
adam = optimizers.Adam(lr=0.0005)
model.compile(optimizer=adam, loss='mse')
model.fit(x=ohlcv_train, y=y_train, batch_size=32, epochs=5, shuffle=True, validation_split=0.1)
PS：我知道当第二次出现“值错误”时，输入已从input_1更改为input_3，但是我很确定它仍在引用相同的输入。我不知道为什么输入数字会更改，但是每次我在同一控制台中再次运行代码时，输入数字都会增加（该数字由input_11决定）。