我想使用Keras制作一个LSTM神经网络，该网络将输入四个特征的长度并预测10个跟随值。而且我无法设置适当的输入尺寸。 X_train是形状（34,5,4）的数组（重复的观察，观察序列，特征）y_train是形状（34,10）的数组。我无法满足所需的尺寸。
有什么主意我在做错什么吗？
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 4))
model.add(LSTM(30, dropout=0.2, batch_size=window_size))
model.add(LSTM(10, activation=None))
model.compile(optimizer='adam',loss='mse')
model.fit(X_train,y_train,epochs= epochs,validation_split=0.2,shuffle=True)
答案 0 :(得分：2)
如果要堆叠两个lstm层，则需要在第一层使用return_sequence，该第一层将返回每个时间步长的输出，并将其输入到第二lstm层中。 / p>
这里是explained example，通过它您可以解决问题。