CNN-LSTM训练时序数据的维度错误

问题遇到的现象和发生背景

训练的数据是（300000，）

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问题相关代码，请勿粘贴截图

代码为：

data_dim = 300000
timesteps = 1
batch_size = 1
num_empoch = 100

model = Sequential()

model.add(Conv1D(64, kernel_size=192, strides=32,input_shape=(300000, 1), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(40, return_sequences=True, stateful=False))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(40, return_sequences=True, stateful=False))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Flatten())
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size, 
                    epochs=num_empoch, 
                    shuffle=False,
                    validation_split=0.2

                   )
运行结果及报错内容

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我的解答思路和尝试过的方法

尝试了在开始的时候转换大小，还是没能解决问题

我想要达到的结果

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