【问题标题】：TensorFlow: How to configure the parameters of LSTMTensorFlow：如何配置 LSTM 的参数
【发布时间】：2022-07-28 07:41:53
【问题描述】：
我来自 CNN 模型。
我要学习LSTM。
就我而言，我将对 PNG 图像进行分类。
我对 CNN 的了解是：
- CNN 的输入是图像的形状。例如（宽度、高度、通道）。在我的情况下是 (128, 128, 3)
但是我如何为此类数据构建 LSTM 模型。
我对 LSTM 的了解是：
如何设置 RNN 模型的 input_shape？
【问题讨论】：
标签：
python
tensorflow
keras
lstm
【解决方案1】：
取决于您要为网络提供什么。如果你在做视频分类，你的数据格式是(frames, width, height, channels)，如果你用RNN做图像分类，那么你有(width, height, channels)
此时，您应该决定每次要为网络提供什么。
在第一种情况下，ConvLSTM2D 可能是最好的，因为结合了这两个功能
在第一种情况下，您的“时间”轴可能是像素，因此您可能希望将输入重塑为 (width x height, channels, 1)，并且在每一步中，您都为网络提供“一个像素”（带有相对通道）
单位是隐藏的（在 TF 中也是输出）大小，它是应该在时间上保存信息的“矩阵”