在一对嵌入上训练SVM分类器，生成错误

Question

对于数据集中的每个人，我都有来自不同轮廓的一对图像的标签集合。对于人A，数据如下：

PersonA FacebookImage InstagramImage 0（如果两个图像都属于人物A，则标签为0）

我为每个长度为128的图像生成了嵌入（作为一个numpy数组），并将它们成对连接到一个numpy数组。

主要思想是训练分类器，使属于同一人的图像的两个嵌入相似。

训练数据类似于：

[[[0 3 4..............   [0 1 .........
   .............          ............
   .................      .............
   .................128]  .........128]]...................]]]

和训练标签数据如下：

[0,1,1,0,0,.........]

其中每对都是同一个人的一对嵌入。我正在尝试使用以下代码在SVM分类器上训练这些嵌入：

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train) ，但遇到错误消息：

Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

如何解决此错误？

我的训练集的形状为（2000,2,128），每个嵌入的形状为（128，）