以上代码报错：ValueError: Dimensions must be equal, but are 6 and 5 for '{{node mean_squared_error/SquaredDifference}} = SquaredDifference[T=DT_FLOAT](sequential/dense/BiasAdd, mean_squared_error/Cast)' with input shapes: [?,6], [?,5].

非常抱歉，给您带来了困扰。出现该错误是因为模型的输出序列长度与验证集的目标序列长度不一致。为了解决这个问题，我们可以将模型的输出序列长度调整为与目标序列长度一致。

请将以下代码：

model.add(Dense(6))

修改为：

model.add(Dense(5))

这样，模型的输出序列长度将与目标序列长度保持一致，就可以避免上述错误。

修改后的完整代码如下：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense

# 输入数据
data = np.array([[1, 4, 6, 7, 9, 13],
                 [4, 7, 5, 8, 19, 26],
                 [1, 5, 7, 245, 145, 11]])

# 将数据分为输入和输出序列
X_train = data[:2, :-1]
y_train = data[:2, 1:]
X_val = data[2:3, :-1]
y_val = data[2:3, 1:]

# 构建GRU模型
model = Sequential()
model.add(GRU(32, input_shape=(5, 1)))  # 输入序列长度为5
model.add(Dense(5))

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train.reshape(2, 5, 1), y_train.reshape(2, 5, 1), epochs=100)

# 预测验证集数据
predictions = model.predict(X_val.reshape(1, 5, 1))
print(predictions)

再次非常抱歉给您带来的困扰，希望这次能够顺利运行。如果还有其他问题，请随时提问。