文本二进制分类错误：logits 和标签必须具有相同的形状

我正在尝试建立一个模型来使用 nn 将我的文本分类为讨厌 (1) 或不讨厌 (0)。

关于数据的信息，它由推文和类别标签组成（讨厌（1）或不喜欢（0））：

sentences = df['comment']
y = df['isHate']

sentences_train, sentences_test, train_y, test_y = train_test_split(sentences, y, test_size=0.25, random_state=42)

文本通过了很多 Word 嵌入，我在推文上应用了填充序列，在标签上应用了 LabelEncoder。

问题是当我运行时出现此错误：

ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 1) vs (None, 2))

模型代码：

emb_dim = 16

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim= emb_dim, input_length=maxlen))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

问题发生在这部分：

history = model.fit(X_train, y_train,
                    batch_size=32,
                    epochs=15,
                    validation_data=(X_test, y_test))

有什么帮助吗？