我正在寻找一种方法来使用Keras LSTM图层对时间序列进行分类，每个系列由5 [x，y]个位置组成。
我的X_datas看起来像：
[[[xa，ya]，[xb，yb]，[xc，yc]，[xd，yd]，[xe，ye]]， [[] [] [] [] []等...]，...]
并且，作为二元分类，每个系列的Y_labels为0或1。
我的问题是，看起来keras LSTM采用（时间步长，暗淡）输入，如果我是对的，我在每一步都有5维2维，...
如何在我的第一个LSTM图层中安装我的X_datas？
谢谢大家！
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好的我有一个愿景，我的模型不需要将每个步骤的典型数据理解为2个维度的5个地理点，它可以将其作为10个维度的单个向量进行管理...
现在编译，这是一个正确的假设吗？