Как я могу изменить массив массивов, чтобы избежать ValueError?

Question

когда я запускаю приведенный ниже код, именно тогда, когда я вызываю функцию:
yhat = forecast_lstm(lstm_model, my_batch, X)

внутри этой функции, в строке: yhat = model.predict(X, batch_size=batch_size)
Я получаю эту ошибку:
ValueError: could not broadcast input array from shape (5,1) into shape (1,1)

Я использовал переменную my_batch = 5 как batch_size, которая является фактором как длины train_scaled, так и test_scaled

Я уже искал в Googleпохожие проблемы, но я не смог исправить эту ошибку.

# make a one-step forecast
def forecast_lstm(model, batch_size, X):
    X = X.reshape(1, 1, len(X))
    yhat = model.predict(X, batch_size=batch_size)#<- ERROR HERE
    return yhat[0,0]

#variable my_batch
my_batch= 5

# load dataset
series = read_csv('my_dataset')

# transform data to be stationary
raw_values = series.values
diff_values = difference(raw_values, 1)

# transform data to be supervised learning
supervised = timeseries_to_supervised(diff_values, 1)
supervised_values = supervised.values

# split data into train and test-sets
train, test = supervised_values[0:-50], supervised_values[-50:]

# transform the scale of the data
scaler, train_scaled, test_scaled = scale(train, test)

# fit the model
lstm_model = fit_lstm(train_scaled, my_batch, 3000, 4)
# forecast the entire training dataset to build up state for forecasting
train_reshaped = train_scaled[:, 0].reshape(len(train_scaled), 1, 1)
lstm_model.predict(train_reshaped, batch_size=my_batch)

# walk-forward validation on the test data
predictions = list()
for i in range(len(test_scaled)):
    # make one-step forecast
    X, y = test_scaled[i, 0:-1], test_scaled[i, -1]
    yhat = forecast_lstm(lstm_model, my_batch, X)#<-I call forecast_lstm

Пожалуйста, помогите мне!Спасибо