Tensorflow LSTM：输入数据的尺寸错误

Question

我的张量训练数据集结构如下：

[[1  3  0  99  4 ... 9  0  9],
...
[3  2  3  1  3 ... 9  9  8]]

其中有798个“行”或单个数组，每个数组的长度为9000，或具有9000个“列”。 标签数据如下：[ [1 0 1 0 0 ... 0 0 0 1]]。它是一个包含798列的数组。

    model = tf.keras.models.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.LSTM(100,batch_input_shape=(798,1000,9000)))
    model.compile(loss='mean_absolute_error',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
    model.fit(training_data,training_labels,batch_size=150,epochs=10,validation_data=(validation_data,validation_labels))

但是我一直收到错误消息：

ValueError: Input 0 of layer sequential_2 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 9000]

我不确定自己在做什么错。我应该指定batch_input_shape吗？我应该指定input_shape吗？样本，批次大小，时间步长和功能与我的数据有关意味着什么？