Keras SimpleRNN におけるデータ型の整形

質問

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
現在卒業論文のため、PythonのKerasを用いて競馬のタイム予想AIを実装しようと考えております。その際にRNNを利用したいと考えております。そこで読み込むデータを以下のようにしたいと考えておりました。
X = [[[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6]],
[[10,11,12,13], [5,6,7,8], [4,5,6,7]]]
y = [[[5], [6], [7]], [[14], [9], [8]]]
といった具合に各馬の過去データごとの時系列データを順番に学習させたいです。上記の例では目的変数をyの7と8にしてモデルの予測ができるような構造を考えております。しかし、このような3次元リストをNumpyで作成してSimpleRNNをもったモデルに単純に突っ込むとType Errorが返ってきてしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: 'NoneType' object is not callable
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py in _call(self, *args, **kwds)
945 # In this case we have created variables on the first call, so we run the
946 # defunned version which is guaranteed to never create variables.
--> 947 return self._stateless_fn(*args, **kwds) # pylint: disable=not-callable
948 elif self._stateful_fn is not None:
949 # Release the lock early so that multiple threads can perform the call

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.11, keras 2.9