在Tensorflow中输入keras LSTM的形状？错误:已获取8个数组的列表，应为%1

在Tensorflow中，输入keras LSTM的形状是一个三维张量，具有以下形状：(batch_size, timesteps, input_dim)。

• batch_size：表示每个训练批次中的样本数量。
• timesteps：表示每个样本的时间步数或序列长度。
• input_dim：表示每个时间步的输入特征维度。

例如，如果你有一个包含10个样本、每个样本有20个时间步、每个时间步有30个输入特征的数据集，那么输入张量的形状将是(10, 20, 30)。

这种形状的输入张量适用于许多序列数据的应用场景，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测等。

对于Tensorflow中的keras LSTM层，你可以使用以下代码创建一个具有正确输入形状的LSTM模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim)))
# 添加其他层和配置模型

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