InvalidArgumentError：不兼容的形状：[32]与[180]

Question

问题：

在使用python进行深度学习实现方面，我是一个初学者，我真的很棘手。 我有一个形状为[180,11,1]的输入数据。我想在此训练数据上实施LSTM，并使用以下代码：

model.add(LSTM((1), batch_input_shape=(180,11,1), return_sequences=True))
model.add(LSTM((1), return_sequences=False))
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",
             optimizer="adam",
             metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs = 10)

当我拟合模型时，出现以下错误：

InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [32] vs. [180]
     [[{{node training/Adam/gradients/loss/lstm_2_loss/sparse_categorical_crossentropy/weighted_loss/mul_grad/Mul_1}}]]

不确定为什么会出现此错误。任何帮助表示赞赏。