我正在尝试使用LSTM。我的输入数据是224 * 1，标签是70 * 1。
在将输入连接到LSTM之前，我试图将输入数据与标签值进行匹配。
因此，我一开始尝试使用FC层，将其留给FC层以学习Input-Label的非线性比例，然后将FC层的输出连接回LSTM。
我尝试通过展平和重塑来使用tf.reshape，但大小不同则无法正常工作。
有人可以帮助我吗？这是根本吗？ 我现在得到的FC层的输出是：
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我通过背靠背创建2个FC层来尝试此操作。
输入为[1,224]
fc_layer1 = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs, num_outputs = 224, activation_fn = tf.nn.relu)
fc_layer2 = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs = fc_layer1, num_outputs = 70, activation_fn = tf.nn.relu)
所以现在我有了形状（1,70）的fc_layer2。我的LSTM标签是（70）。我想我现在可以继续进行LSTM设计了