我目前正在使用卷积LSTM自动编码器（根据本文讨论的方法：https://arxiv.org/pdf/1605.08104.pdf）在监视视频中进行异常检测的项目中
我已经有一个用于简化数据集的工作模型。 由于数据集的大小，无法将整个数据加载到我的内存中。 这就是为什么我要使用生成器函数将数据批量加载到模型中的原因。
那是我遇到一些问题的地方。
我的数据存储在硬盘上的文件夹中。使用keras软件包提供的内置生成器功能 flow_from_directory （类模式=“输入”），我得到了一个包含两个维度数组的列表（batch_size，image_height，image_width，channels） ）。 这对于常规的卷积网络将是完美的。但是在m情况下，我需要一个生成器函数，该函数产生一个维数组（sample_size，timesteps，image_height，image_width，channels）。
这意味着 flow_from_directory -命令的batch_size尺寸应为我的时间步尺寸。
问题：：是否可以在RStudio中以自定义flow_from_directory-generator的方式生成尺寸数组（ sample_size，时间步长，image_height，image_width，通道 ）？
任何建议都会受到赞赏。