keras中关于输入尺寸LSTM的stateful,return_sequence的问题

最新推荐文章于 2024-04-12 17:09:20 发布
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分类专栏： 时间序列 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41512727/article/details/99636050
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本文探讨了在Keras中使用LSTM时，输入数据维度、stateful设置及其影响。介绍了stateless和stateful=True两种模式下，输入输出数据尺寸的设定，以及stateful=True时，批次之间状态传递的原理。并提供了相关参考资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

补充：return_sequence,return_state都是针对一个时间切片（步长）内的h和c状态，而stateful是针对不同的batch之间的。多层LSTM需要设置return_sequence = True,后面再设置return_sequence=False.
最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。有些搞懂了，有些还没有搞懂。现在记下来，因为很快就会忘记!-_-!。

具体的LSTM的原理，我这里不赘述了。给一些很好的参考链接。
LSTM公认圣经,中文翻译版

1. 输入数据维度

我们知道RNN、LSTM适应于时序数据。我们需要按照构造一定的输入数据形式sequence。
实际上来讲，就相当于一个滑动窗口，不断的向前滑动。一个窗口就成了一个样本batch。
后续有时间，我画个图！
在keras中，RNN、LSTM的输入分为两种：
keras官方文档
1）stateless，无状态设置。
输入为inpu

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