为什么model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(units=32, input_shape=(50, 3), return_sequences=True), tf.keras.layers.LSTM(units=32), tf.keras.layers.LSTM(units=32), tf.keras.layers.Dense(1) ])加了一层LSTM层报错了

报错的原因可能有很多，我们需要具体地看一下报错信息才能确定问题所在。不过根据您提供的代码，我猜测可能是由于模型输入的形状与第一层LSTM的输入形状不匹配导致的。

在您的代码中，第一层LSTM的输入形状为`(50, 3)`，表示输入的序列长度为50，每个时间步的特征维度为3。如果您的数据输入形状不是`(n, 50, 3)`，其中`n`是样本个数，那么就会出现形状不匹配的错误。

您可以检查一下输入数据的形状是否正确，或者尝试调整第一层LSTM的输入形状来适应您的数据。如果问题仍然存在，请提供具体的报错信息，这样我才能更好地帮助您解决问题。