背景

大家好，
我正在研究（我认为应该是）一个简单的RNN使用Google Colab [Tensorflow 2.9.2和Keras 2.9.0]。我已经研究了一段时间了，但是我似乎不能让所有的事情都很好地进行。我的RNN的输入是0 ~ 6（包括0和6）的数字序列，表示为one-hot编码的列向量。目标只是单个0 ~ 6值表示为一位热码编码行向量。
This link to a screenshot of my Colab describes...

• 输入[0] -〉目标6
• 输入[0，6] -〉目标0
• 输入[0，6，0，3] -〉目标0
• 输入[0，6，0，3，0] -〉目标值5

从我从其他stackoverflow问题、博客文章、keras文档等收集到的信息来看，下面的代码应该接近我的用例所需要的所有内容。

# Bulding RNN Model
model = None
model = keras.Sequential()
model.add(keras.Input((None, 7)))
model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(32)))
model.add(layers.Dense(7, activation='softmax'))
model.summary()

# Compiling RNN Model
model.compile(
    loss = keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
    optimizer="sgd",
    metrics=["accuracy"],
)

问题
我非常确定我的问题与每个样本输入都是不同大小的向量或矩阵有关。（7，1）向量输入，而[0，5，4，1，2，3]将变为（7，6）矩阵输入的时间步长。根据我在过去几个小时里收到的错误信息，我知道keras对此并不太满意，但对于我正在尝试做的事情，我不太确定下一步该怎么做。
我已经手动分割了训练集和测试集。
（Image of code with output）
为清楚起见...

• x_train和x_test -〉numpy数组的列表，每个数组的列数都是可变的（例如，np.shape=（7，？？？））
• y_train和y_test -〉numpy数组的列表，每个数组都有一个常数大小（例如，np.shape=（1，7））

I'm quite sure my types are correct.
我在试我的模特，没有任何奢侈的东西。

# Fitting the RNN Model
model.fit(
    x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs = 50
)

也就是说，我继续收到一个值错误，说明“Layer Sequential_？？？预期1个输入，但它收到了？？？输入Tensor”。
（Image of Value Error）
在这件事上的任何帮助都将不胜感激！提前感谢大家！