ValueError: Input tensor must be of rank 3, 4 or 5 but was 2.

这个错误通常是由于输入张量的维度不正确引起的。大多数深度学习模型需要输入张量的维度是3, 4或5。

常见的原因是输入张量的形状不符合模型的要求。例如，如果您正在处理图像数据，则输入张量的形状应为(batch_size, height, width, channels)，其中batch_size是批量大小，height和width是图像的高度和宽度，channels是图像的通道数。

如果您使用的是文本数据，则输入张量的形状通常为(batch_size, sequence_length, embedding_dimension)，其中batch_size是批量大小，sequence_length是序列长度，embedding_dimension是嵌入维度。

您可以检查一下您的输入张量的形状是否正确，并将其转换为正确的形状。如果您仍然无法解决问题，请提供更多信息，我会尽力帮助您。