fit_generator()を用いて，深層学習モデルの学習途中に出たエラー

前提・実現したいこと

kerasを用いて3DCNNを実装して，動画の自動分類を行うとしています.
モデルは,kerasで構築.ジェネレータは自作のものです.
環境は,google colabを利用しています.

あとは，学習をするだけの状態になったのでfit_generator()で学習を開始したところ，以下のエラー文がでてきました.
途中までは学習が済んでいるのに,6/165でいきなりinputの形が違う，というエラーがでた理由がわかりません.
何かアドバイスをよろしくお願いします.

発生している問題・エラーメッセージ

 6/165 [>.............................] - ETA: 7:57 - loss: 16.1181 - acc: 0.0000e+00Traceback (most recent call last):
 File "main.py", line 64, in <module>
    epochs=1)
...
...
...
ValueError: Error when checking input: expected conv3d_1_input to have 5 dimensions, but got array with shape (8, 1)

該当のソースコード

validation_ratio = 0.3

num_sample = len(lists)
sample_idxs = range(0,num_sample)
sample_idxs = np.random.permutation(sample_idxs)
train_sample_idx = sample_idxs[0:int((1-validation_ratio)*num_sample)]
valid_sample_idx = sample_idxs[int((1-validation_ratio)*num_sample):]
train_generator = video_generator.generate_train_from_directory(8,'data',train_sample_idx)
valid_generator = video_generator.generate_valid_from_directory(8,'data',valid_sample_idx)

model = C3d_model.get_model(summary=True)

print("学習開始")

history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=len(train_sample_idx)/8,
                                epochs=1)

acc = model.evaluate_generator(valid_generator,steps = 10,
                                verbos=1)

print("loss: ",acc[0])
print("accuracy: " ,acc[1])

試したこと

バッチサイズを32→8にすることで一回の計算負荷を小さくしてみた.

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。