LSTM如何使output_dim与下一层的input_dim不同？

Question

我正在看这段代码：

model = Sequential()
model.add(LSTM(input_shape = (1,), input_dim=1, output_dim=6, return_sequences=True))
model.add(LSTM(input_shape = (1,), input_dim=1, output_dim=6, return_sequences=False))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('linear'))

第一层如何输出dim = 6，然后下一层的input_dim = 1？

修改

代码错误，Keras只是如实际生成的模型所示尽力（看模型与代码不匹配）：