我有一个关于如何使用imblearn库中的SMOTE模块处理不平衡数据集的快速问题：
我有一个数据集来训练我的DNN模型。它有12442个样本，每个样本都是650 * 5数组：
X.shape＃（12442，650，5）
y.shape＃（12442，1）
该数据集与我的使用tf.keras API构建的DNN模型很好地配合使用。
但是，当我尝试使用SMOTE添加采样时，它返回错误：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE()
X, y = sm.fit_sample(X, y)
ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
imblearn软件包中的SMOTE是否仅获取一维数据？有没有办法解决这个问题？