keras - 多対多のシーケンス予測可変長入力/出力インクラ

Question

Keras を使用して可変長の入力/出力多対多シーケンスを予測しようとしています。以下のデータフレームは data の表現です。5 つの列と 1 つのターゲット列。

    df3={'email': [[0,0,0,1],[0,1,2],[0,3,1,5],[0,0,0,1],[0,1,2],[0,3,1,5]],
         'fax':[[0,1,0,1],[3,2],[0,2,1,5,4,6],[0,1,0,1],[3,2],[0,2,1,5,4,6]],
         'physical_mail':[[0,0,0,2],[0,2],[0,9,1,3,4,0],[0,0,3,0],[1,2],[0,2,0,2,4,6]],
         'cold_call':[[0,0,0,0,0,0],[0,2,0,0],[0,1,1,3,2,0,2,2,],[0,0,3,0,0,0,0],[1,2,5,0,0,1,2],[0,2,0,2,4,3,9,0,6]],
         'in_person':[[0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1],[1,0,0,0,0,0,0],[0,2,0,2,0,0,9,0,0,0,0,1]],
          'tar':[[0,1],[0,0,0,0],[0,0,0,0,1],[0,1],[0,0,0,0],[0,0,0,0,1]]
         }
    df4=pd.Dataframe(df3)

データを再形成するために、一度に 1 列ずつ供給される 6 つのサンプル、5 つの列があり、y は 6 つのサンプル、1 列ずつ一度に供給されます

    x_train=df4[['email','fax','physical_mail','cold_call','in_person']].values.reshape(6,5,1)
    y_train=df4.tar.values.reshape(6,1,1)


 
 model = Sequential()  
 ## 5 columns which are passed one at a time so the input shape (5,1)
 model.add(LSTM(64 , input_shape=(5,1))) 
 # kinda not sure about the RepeatVector argument 
 model.add(RepeatVector(10))
 model.add(LSTM(64,return_sequences=True))
 model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
 model.add(Activation('linear'))   
 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='rmsprop')

「シーケンスを使用して配列要素を設定する」というエラーが表示されます。入力がリストの混合物であるためですか?そうであれば、これを平坦化する方法は?