这个错误通常发生在使用BERT模型进行文本分类时，输入数据的批次大小（batch_size）与目标数据的大小不匹配。下面是一个示例代码，展示了如何解决这个问题：

import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

# 加载BERT模型和Tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 示例输入数据
sentences = ["This is the first sentence.", "This is the second sentence."]
labels = [0, 1]

# 使用Tokenizer对输入进行编码
encoded_inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='tf')

# 将输入数据转换为TensorFlow Dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((encoded_inputs['input_ids'], encoded_inputs['attention_mask'], labels))
dataset = dataset.batch(2)  # 指定批次大小为2

# 训练模型
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss)
model.fit(dataset, epochs=3)

在上述代码中，我们首先加载BERT模型和Tokenizer。然后，我们定义了示例的输入数据和标签。接下来，我们使用Tokenizer对输入进行编码，并将其转换为TensorFlow Dataset。请注意，我们指定了批次大小为2，以匹配我们的输入数据。

最后，我们定义了优化器和损失函数，并编译模型。然后，使用model.fit()方法训练模型。

确保你的输入数据的批次大小与目标数据的大小相匹配，这样就可以避免ValueError: 预期的输入batch_size与目标不匹配错误的出现。