Keras：CNN + LSTM的实现问题，具有各种输入大小的TimeDistributed层

Question

我使用Keras实现了CNN + LSTM自动编码器。代码类似于：

......
x = self._conv_bn_relu(filters=64, kernel_size=(3,3))(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)  # 16x16
# branches (LSTM-vertical)
x = TimeDistributed(Bidirectional(LSTM(32, input_shape=(4, 64), return_sequences=True)))(x)
x = self._conv_bn_relu(filters=64, kernel_size=(3,3))(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x) # 32x32
......

对于此设置，网络只能接受固定大小的输入，如（64x64），但我真的希望我的网络可以接受各种输入大小。有没有办法做到这一点？

谢谢， X.P