由于标签形状为 (3, 1, 1)，也就是 3 组数据，每组数据中只有一个元素，而训练数据形状为 (3, 3, 5)，也就是 3 组数据，每组数据中有 3 个样本，每个样本包含 5 个特征。两者的维度不一致，因此导致了错误。

可以通过对标签进行 reshape 操作来解决问题，使其与训练数据具有相同的维度，具体代码如下：

import numpy as np

# 原始数据
labels = np.array([[[1]], [[0]], [[1]]])
train_data = np.random.rand(3, 3, 5)

# 打印原始数据形状
print("原始标签形状：", labels.shape)
print("原始训练数据形状：", train_data.shape)

# 对标签进行 reshape 操作
labels = np.reshape(labels, (3,))

# 打印 reshape 后的标签形状
print("reshape 后的标签形状：", labels.shape)

# 进行训练操作（此处省略）

在上述代码中，首先定义了一组原始数据，包括标签 labels 和训练数据 train_data。然后打印了它们的形状。

接着对标签进行了 reshape 操作，将其从原来的 (3, 1, 1) 转变为了 (3,)。

最后进行训练操作，此处省略。