无法将2d输入转换为LSTM的3d输入？

Question

我有关于形状的训练数据（160，17979）。 160是训练数据的大小，17979是特征编号。

我使用以下代码将训练数据X调整为3d：

X = X.reshape(X.shape[0],X.shape[1],1)

这使我的形状为（160，17979，1）。但是，当我在LSTM中拟合数据时，它说：

第lstm层的输入0与该层不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4。收到完整的图形：[无，160、17979、1]

model = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(layers.Dense(4, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

有人知道如何解决此问题吗？