如果有人能向我解释如何使用Tensorflow ConvLSTMCell（），tf.nn.dynamic_rnn（）和tf.contrib.legacy_seq2seq.rnn_decoder（）构建编码器 - 解码器模型，我将非常感激。我想构建一个具有3个编码器层和3个解码器层的模型。我已经构建了模型，并且我使用移动mnist数据集作为基准，在这个数据集中每个序列有20帧，我将每个序列的前10帧馈送到编码器并愿意获得接下来的10帧作为输出（预测），但对于预测部分，模型只是尝试输出最后一个输入帧（第10帧）。 在我的模型中，我将编码器和解码器的第一层和64的滤波器数量设置为128，并且将第二和第三层的滤波器数量分别设置为64。 如果你想要我，我也可以发布我在这里写的代码。