Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что вход будет иметь 3 измерения, но получен массив с формой (50, 1)

Question

Это убивает меня. Почему говорится, что входной массив был (50,1), когда его явно (50,629,160)? Сначала я думал, что слои Conv1D доставляют мне проблемы, но, похоже, он находится во входном слое, верно?

    # keras.__version__ = 2.2.4
    # X_train.shape = (50,629,160), X_train[0].shape = (629,160)
    # y_train.shape = (50,)

    dim = X_train[0].shape

    input1 = Input(shape=dim,name='input_1')
    conv1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=2, strides=1, activation='relu', name='conv1', input_shape=dim)(input1)
    maxpool1 = MaxPool1D(pool_size=2, name='maxpool1')(conv1)
    conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=2, strides=1, activation='relu', name='conv2')(maxpool1)
    maxpool2 = MaxPool1D(pool_size=2, name='maxpool2')(conv2)
    conv3 = Conv1D(filters=128, kernel_size=2, strides=1, activation='relu', name='conv3')(maxpool2)
    maxpool3 = MaxPool1D(pool_size=2, name='maxpool3')(conv3)
    flat1 = Flatten(name='flat1')(maxpool3)
    dense1 = Dense(256, activation='relu', name='dense1')(flat1)
    dense2 = Dense(128, activation='relu', name='dense2')(dense1)
    output1 = Dense(1, activation='sigmoid', name='output')(dense2)

    model = Model(inputs=input1,outputs=output1)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    model.fit(x=X_train,y=y_train, epochs=30, validation_split=0.1, batch_size=32)

И код ошибки:

Error when checking input: expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (50, 1)