model.fit Ошибка: InvalidArgumentError: Невозможно сжать dim [2], ожидаемое измерение 1, получено 9 [Op: Squeeze]

Question

Я получаю следующую ошибку при попытке подгонки моей модели к тренировке: Не могу сжать тусклое [2], ожидаемое измерение 1, получило 9 [Op: Squeeze]

Модель запускается для отдельной выборочной партии, но выдает ошибку, когда я пытаюсь уместить весь набор данных

batch_size = 64
vocab_size = 42
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024
steps_per_epoch = examples_per_epoch//BATCH_SIZE

model = tf.keras.Sequential([


tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(64,900),batch_input_shape=[batch_size, None]),        
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, 
                          batch_input_shape=[batch_size, None]),
rnn(rnn_units,
    return_sequences=True, 
    recurrent_initializer='glorot_uniform',
    stateful=True),    
tf.keras.layers.Dense(vocab_size),

])

model.compile(
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(),
loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy)



model.fit(dataset.repeat(), epochs=EPOCHS, steps_per_epoch=steps_per_epoch, callbacks=[checkpoint_callback])

каждый пакетный ввод имел следующую форму (64,100,9) Я подозреваю, что проблема где-то внутри и около того, где я исправил это.

 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(64,900),batch_input_shape=[batch_size, None]),

Любые предложения будут с благодарностью, спасибо