这个问题的原因是由于Bert嵌入层的输出形状与BiLSTM的期望输入形状不兼容，导致无法训练。为了解决这个问题，需要将Bert嵌入层输出的形状与BiLSTM期望的输入形状进行匹配，可以通过添加一个额外的全连接层来实现。

下面是一个例子，演示了如何使用Bert嵌入层和BiLSTM，同时解决上述问题：

import tensorflow as tf
from transformers import TFBertModel

# 加载Bert模型
bert_model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 定义BiLSTM模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(128,), dtype='int32')
embedding = bert_model(inputs)[1]  # 使用[1]来获取CLS token的嵌入表示
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(embedding) # 添加一个全连接层将Bert嵌入层的输出形状与BiLSTM期望的输入形状进行匹配
bilstm_layer = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(32))(dense_layer)
outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(bilstm_layer)

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

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们加载了Bert模型，并定义了一个包含一个全连接层和一个BiLSTM层的模型。这个全连接层的作用是将Bert嵌入层的输出形状与BiL