kerasを用いたAutoencoderの設定の際のプログラムエラーについて

Question

１次元のCNNとAutoencoderの勉強をしております。エンコーダーとデコーダーの設定の時点でｴﾗｰが出てしまいます。
以下試しに作成しているプログラムです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import keras
from keras.models import Sequential,Model
from keras.layers import GRU,LSTM, Dense, Activation,Dropout,Conv1D,Conv2D,MaxPooling1D,Flatten
from keras.layers import UpSampling1D
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from keras.optimizers import Adagrad
from keras.layers import LeakyReLU
from keras import regularizers
from keras.layers.convolutional_recurrent import ConvLSTM2D
from keras.layers.convolutional import Conv3D
%matplotlib inline
from keras import layers
from keras.layers import normalization


#encoder,decoderのdefを設定する。
def encoder(input_data):
    #encoder 
    #input_dataのshapeを定義する。
    conv1=Conv1D(32,3,activation="relu",padding="same")(input_data)
    conv1=normalization.BatchNormalization()(conv1)
    conv1=Conv1D(32,3,activation="relu",padding="same")(conv1)
    #pooling
    pooling1=MaxPooling1D(3,padding='same')(conv1)
    conv2=Conv1D(64,3,activation="relu",padding="same")(pooling1)
    conv2=normalization.BatchNormalization()(conv2)
    conv2=Conv1D(64,activation="relu",padding="same")(conv2)
    return conv2

def decoder(conv2):
    conv3=Conv1D(64,3,activation="relu",padding="same")(conv2)
    conv3=BatchNormalization()(conv3)
    conv3=Conv1D(64,3,activation="relu",padding="same")(conv3)
    #upsampling 1
    up1=UpSampling1D(3,padding="same")(conv3)
    conv4=Conv1D(32,3,activation="relu",padding="same")(up1)
    conv4=BatchNormalization()(conv4)
    conv4=Conv1D(32,3,activation="relu",padding="same")(conv4)
    #upsampling 2
    up2=UpSampling1D(3,padding="same")(conv4)
    decoded=Conv1D(1,3,activation="sigmoid",padding="same")(up2)
    return decoded

#上記でencoderとdecoderを定義しました。
#あまり以下の方法は望ましいかはわかりませんが、とりあえず動作するために、特徴量と教師データを乱数で設定して、model.sumaryを出すために乱数を設定しています。

# 試しのランダムデータを生成
#conv1dは(サンプル数、特徴量数、特徴量の次元数)となっているはずなので,reshape
otameshi_data=np.random.randn(8000).reshape(100,20,4)
otameshi_data=np.array(otameshi_data)
print(otameshi_data.shape)
#とりあえずCNN1Dに合わせて次元数をあわせる
X=otameshi_data

otameshi_target=np.random.randint(0,10,100)
print(otameshi_target.shape)
y=otameshi_target

#train,testデータに分類を行う。

from sklearn.model_selection import train_test_split

(train_X, test_X, train_y, test_y) = train_test_split(X, y,test_size=0.2,shuffle=True)

train_X = np.array(train_X)
train_y =np.array(train_y)
test_X=np.array(test_X)
test_y=np.array(test_y)

from keras.utils import np_utils
#one-hot表現に変更
train_y=np_utils.to_categorical(train_y)
test_y=np_utils.to_categorical(test_y)
print(train_y.shape)
print(test_y.shape)

autoencoder=Model(input_data,decoder(encoder(input_data=otameshi_data)))
autoencoder.compile(loss="mean_squared_error",optimizer="RMSprop")
autoencoder.summary()
#model.fitを行う前にsummaryの点でerrorが出てしまいます。
コード

上記で設定してmodelsummaryを出力してパラメーターを表示しようとすると、以下のｴﾗｰが出ます。

ValueError Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in assert_input_compatibility(self, inputs)
278 try:
--> 279 K.is_keras_tensor(x)
280 except ValueError:

~\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in is_keras_tensor(x)
473 raise ValueError('Unexpectedly found an instance of type ' + --> 474 str(type(x)) + '. '
475 'Expected a symbolic tensor instance.')

ValueError: Unexpectedly found an instance of type <class 'numpy.ndarray'>. Expected a symbolic tensor instance.

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-98-d8750ea44a19> in <module>
----> 1 autoencoder=Model(input_data,decoder(encoder(input_data=input_data)))
2 autoencoder.compile(loss="mean_squared_error",optimizer="RMSprop")
3 autoencoder.summary()

<ipython-input-86-75e0757ed926> in encoder(input_data)
7 #encoder
8 #input_dataのshapeを定義する。
----> 9 conv1=Conv1D(32,3,activation="relu",padding="same")(input_data)
10 conv1=normalization.BatchNormalization()(conv1)
11 conv1=Conv1D(32,3,activation="relu",padding="same")(conv1)

~\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in call(self, inputs, **kwargs)
412 # Raise exceptions in case the input is not compatible
413 # with the input_spec specified in the layer constructor.
--> 414 self.assert_input_compatibility(inputs)
415
416 # Collect input shapes to build layer.

~\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in assert_input_compatibility(self, inputs)
283 'Received type: ' +
284 str(type(x)) + '. Full input: ' +
--> 285 str(inputs) + '. All inputs to the layer '
286 'should be tensors.')
287

ValueError: Layer conv1d_7 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'numpy.ndarray'>

上記がｴﾗｰの内容です。
畳み込み内のpaddingはすべてsameにしているのですが、パラメータ何度か変更してもｴﾗｰですすみません。

どこが間違っているかアドバイスを頂けますと幸いです。