我是Keras的新手，一直在使用网络上的资源进行练习。不幸的是，我无法在不抛出以下错误的情况下构建模型：
值错误：收到的logits和labels必须具有相同的形状（（无，10）vs（无，1））。
我尝试了以下几点：

DF = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/EpistasisLab/tpot/master/tutorials/MAGIC%20Gamma%20Telescope/MAGIC%20Gamma%20Telescope%20Data.csv")

X = DF.iloc[:,0:-1]
y = DF.iloc[:,-1]
yBin = np.array([1 if x == 'g' else 0 for x in y ])
scaler = StandardScaler()
X1 = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X1, yBin, test_size=0.25, random_state=2018) 

print(X_train.__class__,X_test.__class__,y_train.__class__,y_test.__class__ )

model=Sequential()
model.add(Dense(6,activation="relu", input_shape=(10,)))
model.add(Dense(10,activation="softmax"))
model.build(input_shape=(None,1))
model.summary()
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x=X_train,
          y=y_train,
          epochs=600,
          validation_data=(X_test, y_test), verbose=1
          )

我看过我的模型很可能在输入参数方面是错误的，正确的方法是什么？