通常情况下，编码器输出和解码器输入应具有相同的维度。确保在构建模型时这两个部分具有相同的维度。如果仍然出现这个问题，可以考虑使用相应的函数（例如numpy.reshape）来调整数据的形状。

示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 构建编码器
encoder_input = tf.keras.layers.Input(shape=(50, 100))
encoder_output = tf.keras.layers.LSTM(256)(encoder_input)
encoder_model = tf.keras.Model(encoder_input, encoder_output)

# 构建解码器
decoder_input = tf.keras.layers.Input(shape=(30, 100))
decoder_output = tf.keras.layers.Dense(256)(decoder_input)
decoder_model = tf.keras.Model(decoder_input, decoder_output)

# 尝试拟合模型
try:
    output = decoder_model(encoder_model(encoder_input))
except ValueError as e:
    print("编码器输入维度不同于解码器输出！")
    print("错误信息：", e)