试图将“形状”转换为张量，但失败了。错误：形状必须等于等级，但必须为0和3

Question

这是带有随机数据集的cnn-lstm。我正在尝试运行此错误，但我总是会发现此错误。

  

试图将“形状”转换为张量，但失败了。错误：形状必须等于等级，但必须为0和3。将形状0与其他形状合并。适用于输入形状为[]，[32、32、1]，[32、32、1]，[32、32、1]，[32、32]的'reshape_18 / Reshape / packed'（op：'Pack'） ，1]，[32,32,1]，[32,32,1]，[32,32,1]。

row=32 
col=32 
canale=1 
n_samples=10
data = np.random.random((n_samples,row,col,canale))
label=np.random.random((10,1))
x_train=data[0:7,:]
y_train=label[0:7]
x_test=data[8:,:]
y_test=label[8:,:]
model=Sequential() 
ker=2                       
fil=32 
canale=1 
dim=2
model.add(Reshape((x_train)))
model.add(TimeDistributed(Conv2D(fil, (ker, ker), padding='same'), 
input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(TimeDistributed(AveragePooling2D(pool_size=(dim, dim))))
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
units=1 
model.add(LSTM(units, return_sequences=True, name="lstm_layer"))
unitsdense=1 
model.add(Dense(unitsdense))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics= 
['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=30)
scores = model.evaluate(x_train, y_train)