ValueError:+Input+0+of+layer+"gru"+is+incompatible+with+the+layer:+expected+ndim=3,+found+ndim=4.+Fu

这个错误提示表明你的GRU层期望输入是3维的，但是你的输入只有2维。这通常是由于输入数据的形状不正确导致的。你可以尝试将输入数据的形状改为(batch_size, timesteps, features)的形式，其中batch_size是你的训练数据的批量大小，timesteps是你的序列长度，features是你的每个时间步的特征数。你可以使用Reshape层来改变输入数据的形状。例如，如果你的输入数据的形状是(batch_size, features)，你可以使用以下代码将其转换为(batch_size, 1, features)的形式：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(train_features.shape[1], )),
    tf.keras.layers.Reshape((1, train_features.shape[1])),
    tf.keras.layers.GRU(32),
    tf.keras.layers.GRU(32),
    tf.keras.layers.GRU(32, dropout=0.2),
    tf.keras.layers.Dense(4, activation="softmax")
])

这里使用了Reshape层将输入数据的形状从(batch_size, features)转换为(batch_size, 1, features)。这样，GRU层就可以正确地接收输入数据了。