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kerasでのモデル構築に関するエラーを解決したいです

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ramapo

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機械学習及びpython初心者です。
kerasでのモデル構築がうまくいきません。


ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-4638987c047f> in <module>
50                   epochs=10,
51                   batch_size=6,
---> 52                   validation_data=(X_test,y_test))

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
1152             sample_weight=sample_weight,
1153             class_weight=class_weight,
-> 1154             batch_size=batch_size)
1155 
1156         # Prepare validation data.

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size)
577             feed_input_shapes,
578             check_batch_axis=False,  # Don't enforce the batch size.
--> 579             exception_prefix='input')
580 
581         if y is not None:

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix)
133                         ': expected ' + names[i] + ' to have ' +
134                         str(len(shape)) + ' dimensions, but got array '
--> 135                         'with shape ' + str(data_shape))
136                 if not check_batch_axis:
137                     data_shape = data_shape[1:]

ValueError: Error when checking input: expected conv2d_98_input to have 4 dimensions, but got array with shape (219, 150, 150)

該当のソースコード

import numpy as np
from keras import layers, models
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D
from keras.layers import Activation,Dropout,Flatten,Dense
from keras.utils import np_utils
import matplotlib.pyplot as plt

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation="relu",input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512,activation="relu"))
model.add(layers.Dense(10,activation="sigmoid")) #分類先の種類分設定

モデル構成の確認

model.summary()

model.compile(loss="binary_crossentropy",
optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
metrics=["acc"])
categories = ['a', 'b']
nb_classes = len(categories)

X_train, X_test, y_train, y_test = np.load('data/train.npy')

データの正規化

X_train = X_train.astype("float") / 255
X_test  = X_test.astype("float")  / 255

kerasで扱えるようにcategoriesをベクトルに変換

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
y_test  = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)

モデルの学習

model = model.fit(X_train,
y_train,
epochs=10,
batch_size=6,
validation_data=(X_test,y_test))

input_shapeの書き方が違うのだと思いますがどうすれば解決できれば良いかわかりません。
ご指導いただけると幸いです。
参考にしているサイトのソースです
https://qiita.com/tomo_20180402/items/e8c55bdca648f4877188

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ValueError: 入力チェック時のエラー:conv2d_98_inputは4次元であると予想されますが、形状(219、150、150)の配列を取得しました

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