AssertionError: GRU: Expected input to be 2-D or 3-D but received 4-D tensor

根据错误信息"AssertionError: GRU: Expected input to be 2-D or 3-D but received 4-D tensor"，我们可以看到是由于GRU层接收到了一个4维的张量而引起的。

在你的代码中，`input_question`和`input_answer`都是4维张量，因为它们的形状是`(batch_size, sequence_length, embedding_dim)`。然而，GRU层期望的输入形状应该是2维或3维的。

为了解决这个问题，你需要确保将输入的张量转换为正确的形状。在这种情况下，你可以通过使用`view()`方法将4维张量转换为3维张量。

修改`forward()`方法如下：

def forward(self, input_question, input_answer):
    question_embed = self.embedding(input_question.view(-1, input_question.size(2)))
    answer_embed = self.embedding(input_answer.view(-1, input_answer.size(2)))

    _, question_hidden = self.encoder(question_embed)
    answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)

    attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
    attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)

    context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)

    logits = self.decoder(context_vector)

    return logits

请确保在调用`forward()`之前，将输入的张量转换为正确的形状。这样，你就能够避免GRU层的维度错误。如果还有其他问题，请提供更多的上下文或详细的错误信息，以便我能更好地帮助你。