我有多个不同长度的序列。每个都有大约9个功能。我想预测时间t + 1处所有连续特征的值。数据在长度为2000的列表中（因此，共有2000个序列）。怎么在Keras中做到这一点？
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(None,9)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=1, verbose=1)
这是我真正拥有的，但是我遇到了一些尺寸不匹配的情况。有什么建议吗？