Ошибка кодирования формы для обучения прямой нейронной сети для контролируемой классификации

Question

Я работаю над заданием Coursera и получаю ошибку трассировки, которую я не могу устранить. Цель состоит в том, чтобы предоставить первые 3000 столбцов массива в качестве первого параметра и номер столбца 3000, содержащий метку в качестве второго параметра.

Ссылочная ссылка относительно синтаксиса нарезки массивов - это синтаксис нарезки массивов

Как использовать синтаксис срезов: чтобы изменить форму следующего кода:

features = train_both[:-1:3000] #targeted syntax
labels = train_both[:1:6] #targeted syntax

print train_both.shape
print features.shape
print labels.shape

(6, 3001)
(1, 3001)
(1, 3001)

чтобы я мог устранить ошибку трассировки:

ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что dens_1_input будет иметь форму (Нет, 3000), но получил массив с формой (1, 3001)

Полная ошибка ниже... Помощь:(

> ValueErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-74-dca2aa388f17> in <module>()
----> 1 train(features,labels)

<ipython-input-24-8a48568a4479> in train(data, label)
  8 
  9 def train(data,label):
---> 10     model.fit(data, data, epochs=number_of_epochs, batch_size=72, 
validation_data=(data, label), verbose=0, shuffle=True,callbacks=[lr])
 11 
 12 def score(data):

/usr/local/src/bluemix_jupyter_bundle.v85/notebook/lib/python2.7/site- 
packages/keras/models.pyc in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, 
callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, 
sample_weight, initial_epoch, **kwargs)
868                               class_weight=class_weight,
869                               sample_weight=sample_weight,
--> 870                               initial_epoch=initial_epoch)
871 
872     def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1,

/usr/local/src/bluemix_jupyter_bundle.v85/notebook/lib/python2.7/site- 
packages/keras/engine/training.pyc in fit(self, x, y, batch_size, epochs, 
verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, 
class_weight, sample_weight, initial_epoch, **kwargs)
1433             class_weight=class_weight,
1434             check_batch_axis=False,
-> 1435             batch_size=batch_size)
1436         # Prepare validation data.
1437         if validation_data:

/usr/local/src/bluemix_jupyter_bundle.v85/notebook/lib/python2.7/site- 
packages/keras/engine/training.pyc in _standardize_user_data(self, x, y, 
sample_weight, class_weight, check_batch_axis, batch_size)
1309                                     self._feed_input_shapes,
1310                                     check_batch_axis=False,
-> 1311                                     exception_prefix='input')
1312         y = _standardize_input_data(y, self._feed_output_names,
1313                                     output_shapes,

/usr/local/src/bluemix_jupyter_bundle.v85/notebook/lib/python2.7/site- 
packages/keras/engine/training.pyc in _standardize_input_data(data, names, 
shapes, check_batch_axis, exception_prefix)
137                             ' to have shape ' + str(shapes[i]) +
138                             ' but got array with shape ' +
--> 139                             str(array.shape))
140     return arrays
141 

ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape 
(None, 3000) but got array with shape (1, 3001)