我正在尝试在GTZAN数据集上实现cnn + LSTM架构。 我将在下面解释我的培训和验证集：

X_train.shape #(10000,64,173,1)
Y_train.shape #(10000,10,1)
X_valid.shape #(2000,1)
Y_valid.shape #(2000,10)

我的模型如下：

input_shape = (10000,1)

model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(24,5,activation='relu',subsample=(5,4),border_mode='valid'),input_shape=input_shape))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(pool_size = (2,2))))
model.add(TimeDistributed(flatten()))
model.add(LSTM(64,return_sequences=True))
model.add(Dense(output_dim=1,activation = "softmax"))
model.summary()

模型编译：

from keras.optimizers import Adam
model.compile(optimizer=Adam(lr = 1e-5),loss="categorical_crossentropy",metrics=['accuracy'])

模型拟合：

from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=20,verbose=2)
history = model.fit(X_train,Y_train,epochs=90,batch_size=32,validation_data= (X_valid,Y_valid),callbacks=[early_stopping])

但我收到一条错误消息，

  

ValueError：检查输入时出错：预期   time_distributed_126_input具有5个维度，但具有   形状（10000，64，173，1）

我在做什么错？我是新来的