假设我有一个LSTM网络来对长度为10的时间序列进行分类，将时间序列提供给LSTM的标准方法是形成[批量大小X 10 X矢量大小]数组并将其提供给LSTM：
self.rnn_t, self.new_state = tf.nn.dynamic_rnn( \
inputs=self.X, cell=self.lstm_cell, dtype=tf.float32, initial_state=self.state_in)
使用sequence_length参数时，我可以指定时间序列的长度。
我的问题，对于上面定义的场景，如果我使用大小为[批量大小X 1 X向量大小]的向量调用dynamic_rnn 10次，取时间序列中的匹配索引并将返回的状态作为前一次调用的initial_state，我最终会得到相同的结果吗？输出和状态？或不？