機械学習で入力の次元をそろえたが学習ができないことに関して

Question

前提・実現したいこと

KerasでRNNを用いたautoencoderを構築し、学習させようとしました。入力の次元を学習モデルとそろえたのですが、うまくいきませんでした。
X_trainは(156,5)で次元変更後は(156,5,1)です。
間違いを探してみましたが、見つかりませんでした。このことに関して助言を頂けると幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-66ad4bfc0422> in <module>
      4               epochs=EPOCHS,
      5               batch_size=BATCH_SIZE,
----> 6               shuffle=True)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\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)
    726         max_queue_size=max_queue_size,
    727         workers=workers,
--> 728         use_multiprocessing=use_multiprocessing)
    729 
    730   def evaluate(self,

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in fit(self, model, 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, **kwargs)
    222           validation_data=validation_data,
    223           validation_steps=validation_steps,
--> 224           distribution_strategy=strategy)
    225 
    226       total_samples = _get_total_number_of_samples(training_data_adapter)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in _process_training_inputs(model, x, y, batch_size, epochs, sample_weights, class_weights, steps_per_epoch, validation_split, validation_data, validation_steps, shuffle, distribution_strategy, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    545         max_queue_size=max_queue_size,
    546         workers=workers,
--> 547         use_multiprocessing=use_multiprocessing)
    548     val_adapter = None
    549     if validation_data:

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in _process_inputs(model, x, y, batch_size, epochs, sample_weights, class_weights, shuffle, steps, distribution_strategy, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    592         batch_size=batch_size,
    593         check_steps=False,
--> 594         steps=steps)
    595   adapter = adapter_cls(
    596       x,

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, batch_size, check_steps, steps_name, steps, validation_split, shuffle, extract_tensors_from_dataset)
   2470           feed_input_shapes,
   2471           check_batch_axis=False,  # Don't enforce the batch size.
-> 2472           exception_prefix='input')
   2473 
   2474     # Get typespecs for the input data and sanitize it if necessary.

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix)
    572                              ': expected ' + names[i] + ' to have shape ' +
    573                              str(shape) + ' but got array with shape ' +
--> 574                              str(data_shape))
    575   return data
    576 

ValueError: Error when checking input: expected simple_rnn_15_input to have shape (156, 5) but got array with shape (5, 1)

該当のソースコード

L = 5
LEARNING_RATE = 1e-4
BATCH_SIZE = 16
EPOCHS = 120

#モデル構築
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=LEARNING_RATE)
loss = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(2, batch_input_shape=(None,X_train.shape[0],X_train.shape[1]), activation = 'relu'))
model.add(Dense(L, activation='relu'))
model.compile(optimaizar=optimizer,loss=loss)

#次元変更
a, b = X_train.shape
X_train = X_train.reshape(a, b , 1)

#学習
model.fit(X_train, X_train,
              epochs=EPOCHS,
              batch_size=BATCH_SIZE,
              shuffle=True)

試したこと

エラー文に合わせて(1,156,5)に変更してみましたが、うまくいきませんでした。

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。

Answer 1

モデルを組み直し、入力の配列を変更したところ実行できました。

def get_model():
    encoder_input = keras.Input(shape=(1, L), name='input')
    x = SimpleRNN(2, return_sequences = True, activation='tanh')(encoder_input)
    decoder_output = Dense(L, activation='tanh')(x)
    auto_encoder = keras.Model(encoder_input, decoder_output, name="auto_encoder")
    return auto_encoder

model = get_model()

a, b = X_train.shape
X = X_train.reshape(a, 1, b)

Answer 2

X_train.shape
により、X_trainの形状を確かめてみてください。

本当に(1, 156, 5)になっていますか？