Keras PredictでのValueErrorについて

Question

#やりたいこと
Keras初心者です．
練習として1,2,3,4,5のような1次元の情報から2つのoutputを出力するモデル（今後入力を増やす予定）を定義したいのですが，predictの段階で以下のようなエラーを吐いてしまいます．

ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (1, 5)

・なぜ3次元が期待されるのか
・1次元を入力する場合どう変更すれば良いのか
ご教授いただければ幸いです．
（importに関しては参考にしたサイトのをコピペしております）

#サンプルコード

import tensorflow as ts
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense, Input, Lambda, concatenate
from keras import backend as K

import numpy as np



if __name__ == "__main__":
    input_shape = (1,2,3,4,5)
    nb_actions  = 2
    print(nb_actions)

    c = input_ = Input(shape=(5, 1))
    print(c)
    c = Flatten()(c)
    c = Dense(10, activation="relu")(c)
    c = Dense(nb_actions, activation="linear")(c)

    model = Model(input_, c)

    # compile
    optimizer = Adam
    metrics = []
    model.compile(
        loss='mean_squared_error', 
        optimizer=optimizer(), 
        metrics=metrics)

    
    res = model.predict(np.array([input_shape]))

#エラー

Traceback (most recent call last):
  File "test_dqn.py", line 34, in <module>
    res = model.predict(np.array([input_shape]))
  File "/Users/sooo/.pyenv/versions/3.7.2/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1149, in predict
    x, _, _ = self._standardize_user_data(x)
  File "/Users/sooo/.pyenv/versions/3.7.2/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 751, in _standardize_user_data
    exception_prefix='input')
  File "/Users/sooo/.pyenv/versions/3.7.2/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_utils.py", line 128, in standardize_input_data
    'with shape ' + str(data_shape))
ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (1, 5)

Answer 1

c = input_ = Input(shape=(5,))
print(c)
#c = Flatten()(c)

ですかね

Comments

[succulent]

出来ました！ありがとうございます！！
ちなみに何がいけなかったんですかね...？

[jbpb0]

Input(shape=(5, 1))
の「1」のため、もう一つ次元ができます