出现此错误是因为可能没有在所有的输入之后再次调用model.compile()。在使用双向循环神经网络（Bidirectional RNN）时，需要在编译模型之前明确指定输入形状。例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM, Dense

inputs = tf.keras.Input(shape=(None, 1))
lstm = Bidirectional(LSTM(32))(inputs)
outputs = Dense(1)(lstm)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

如果模型已经编译，但现在添加了一些新的网络层，则需要再次调用model.compile()。

例如：

inputs = tf.keras.Input(shape=(None, 1))
lstm = Bidirectional(LSTM(32))(inputs)
dense1 = Dense(64)(lstm)
dense2 = Dense(1)(dense1)
outputs = dense2

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 需要再次调用

print(model.summary())

在上面的代码中，需要再次调用model.compile()以更新模型的架构。