Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (None, 5, 109, 109)

这个错误提示是因为你的输入数据维度不符合 LSTM 层的要求。LSTM 层的输入数据维度应该是三维的，即 (batch_size, sequence_length, input_dim)。而你的输入数据维度是四维的，具体是 (batch_size, sequence_length, height, width)。

解决这个问题的方法有两种：

1. 将输入数据从四维转换为三维。可以通过将图像展平或者使用卷积神经网络提取特征等方式将输入数据从 (batch_size, sequence_length, height, width) 转换为 (batch_size, sequence_length, input_dim)。

2. 使用适合于四维输入数据的循环神经网络层，例如 ConvLSTM2D。ConvLSTM2D 层的输入数据维度是四维的，即 (batch_size, sequence_length, height, width, channels)，可以直接使用图像序列作为输入数据。

具体使用哪种方法取决于你的具体应用场景和模型架构。

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Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "conv1d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 3)

这个错误提示表明在使用 Sequential 模型时，conv1d 层的输入维度不符合要求，期望至少是 3 维，但实际上只有 2 维。可能需要检查输入数据的维度是否正确，或者调整模型结构以适应输入数据。

ValueError: Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "dense" is incompatible with the layer: expected min_ndim=2, found ndim=1. Full shape received: (None,) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None,), dtype=float32) • training=False • mask=None

这个错误通常是因为模型的输入形状与模型中的某个层的期望输入形状不匹配导致的。具体来说，这个错误通常是因为输入形状的维度太少了，而该层期望的输入形状的维度比实际输入维度多。建议你检查一下模型的输入形状是否正确，并检查每一层的输入形状是否与前一层的输出形状匹配。如果你无法解决这个问题，可以提供更多的代码和报错信息，以便更好地帮助你。