ValueError：输入0与图层simple_rnn_7不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 2

Question

我是深度学习的新手，我正在尝试使用Google Colab在Keras中创建这种简单的RNN架构：

1. 12个输入神经元的输入层
2. 目前暂时隐藏1个隐藏神经元的一个隐层
3. 1个输出神经元的输出层

以下是我的代码：

train_x, valid_x = model_selection.train_test_split(df_tea,random_state=2, stratify=df_tea['offer_Offer'])

train_x.shape
=> (4982, 12)

valid_x.shape
=> (1661, 12)

model = Sequential()

model.add(Dense(12))
model.add(Activation("relu"))
model.add(SimpleRNN(1 , input_shape=(128, 12)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation("softmax"))


model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
history = model.fit(train_x.values, valid_x.values,
                    epochs=10,
                    batch_size=128,
                    validation_split=0.2)

运行model.compile时，出现此错误：

ValueError：输入0与图层simple_rnn_7不兼容：预期ndim = 3，找到ndim = 2

请帮助我，因为我不明白这意味着什么。请让我知道是否需要更多信息。