我对张量流的批量大小和时间步骤感到困惑。
如果说我有3个特征并且每个患者有3个时间步长（id），该如何提供循环神经网络？请看以下数据作为具体示例
Patient1，第1天，功能1，功能2，功能3，标签
Patient1，day2，feature1，feature2，feature3，label
Patient1，第3天，功能1，功能2，功能3，标签
Patient2，第1天，功能1，功能2，功能3，标签
Patient2，day2，feature1，feature2，feature3，label
Patient2，day3，feature1，feature2，feature3，label
Patient3，第1天，功能1，功能2，功能3，标签
Patient3，day2，feature1，feature2，feature3，label
Patient3，day3，feature1，feature2，feature3，label
下面是Tensorflow函数，对此我在理解馈送网络的概念时遇到问题：
X=tf.placeholder(tf.float32,[None,num_time_steps,num_imputs])
Y=tf.placeholder(tf.float32,[None,num_time_steps,num_outputs])
cell=tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_inputs=num_neurons,activation=tf.nn.relu)