input_.shape.with_rank_at_least(3) ValueError: Exception encountered when calling layer "rnn_29" " f"(type RNN). Shape (200, None) must have rank at least 3 Call arguments received by layer "rnn_29" " f"(type RNN): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 200), dtype=int32) • mask=None • training=True • initial_state=None • constants=None

这个错误的报错信息中提到了输入数据的形状 `(None, 200)` 需要至少有三个维度，但是输入数据的维度只有两个。这可能是因为你没有将输入数据进行适当地处理而导致的。在使用 RNN 层时，输入数据的形状应该是 `(batch_size, time_steps, input_dim)`，其中 `batch_size` 表示每个 batch 中的样本数，`time_steps` 表示序列的长度，`input_dim` 表示每个时刻输入的特征维度。因此，你需要将输入数据进行适当地处理，以满足 RNN 层的输入要求。你可以使用 `tf.expand_dims()` 函数来增加维度，例如将形状为 `(None, 200)` 的数据增加一个维度，变成 `(None, 200, 1)`。这样就可以将数据传入 RNN 层进行训练了。如果你需要更多的帮助，请提供更多的上下文信息和代码片段。