KerasのLSTMの入力形式の指定方法で困っています

前提・実現したいこと

pythonのkerasでLSTMを用いた学習をしようとしています。
今回、LSTMはRNNのような時系列を使わない、ニューラルネットワークのような使い方をしようとしています。
しかし、一回目のepochを回した段階で入力データの型が違うという旨のエラーが出力されます。
このエラーを消すにはどのようにすればいいのか教えていただけると幸いです。
今回入力は配列の一段目の行の値すべてを使おうとしています。

入力データは6×272の配列
出力データは2×272の配列
になっています。

traindata
1x_train = [[0.85       0.2970297  0.55172414 0.92682927 0.91666667 0.73684211]
2 [0.525      0.14851485 0.72413793 0.73170732 0.6875     0.73684211]
3 ...
4 [0.425      0.22772277 0.86206897 0.12195122 0.27083333 0.15789474]
5 [0.425      0.21782178 0.93103448 0.34146341 0.375      0.28947368]]
6
7y_train = [[ 0.  0.]
8 [ 1.  0.]
9...
10 [14. 16.]
11 [15. 16.]]

python
1n_in = 6
2n_hidden = 6
3n_out = 2
4model = Sequential()
5model.add(LSTM(n_hidden, batch_input_shape=(2, 6, 6)))
6model.add(Dense(2))
7model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer='adam')
8
9model.fit(x_train, y_train,batch_size=1,epochs=100,verbose=2)

error
1To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
2Epoch 1/100
3WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (1, 6, 6) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(1, 6, 6), dtype=tf.float32, name='lstm_input'), name='lstm_input', description="created by layer 'lstm_input'"), but it was called on an input with incompatible shape (1, 6).
4Traceback (most recent call last):
5  File "LSTMtest.py", line 70, in <module>
6    model.fit(x_train, y_train,batch_size=1,epochs=100,verbose=2)
7
8
9
10ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential" (type Sequential).
11
12    Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (1, 6)
13
14    Call arguments received:
15      • inputs=tf.Tensor(shape=(1, 6), dtype=float32)
16      • training=True
17      • mask=None