具有循环层的自动编码器

Question

我正在尝试构建一个以LSTM层为中心的Conv2D自动编码器。

网络的输入是一个张量（500、10、200、200），这意味着我有：500个矩阵，宽度200和高度200，10是时间步长。

代码示例为：

model.add(Conv2D(100, (5,5), data_format='channels_first', input_shape=(10,200,200)))
model.add(ELU(0.3))

model.add(Conv2D(50, (5,5), data_format='channels_first'))
model.add(ELU(0.3))

model.add(Reshape((50, 191*191)))
model.add(LSTM(20, return_sequences=True))

model.add(Conv2DTranspose(50, (5,5), data_format='channels_first'))
model.add(ELU(0.3))

model.add(Conv2DTranspose(100, (5,5), data_format='channels_first'))
model.add(ELU(0.3))

问题是我不了解如何将LSTM层连接到Conv2D，因为在LSTM之前，我会得到类似以下输出：矩阵数量，宽度矩阵，高度矩阵。