在Keras LSTM中可以使用行数不同的对象吗？

Question

例如，我有以下数据：

x1 = np.random.random((10,3))
x2 = np.random.random((5,3))

以此类推。关键是：所有x [i]的y大小相同，x大小不同，我需要使用形状（trainSetSize，None，3）拟合的NumPy数组（据我所知，因为Keras需要NumPy数组）该模型。为此，我正在尝试使用这种模型结构：

model = Sequential()
model.add(LSTM(2, return_sequences=False, input_shape=(None, 3)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

我以这种方式连接数组x1，x2，...，xN：

arr = np.array([x1,x2],dtype=object)

然后得到arr.shape（2，），并从Keras得到以下错误：

Error when checking input: expected lstm_2_input to have 3 dimensions, but got array with shape (2, 1)

那么，有没有一种方法可以将Keras放置在3d阵列上，按对象计算不同的行数？