假设我们将顺序数据[x1,x2,...,xn]送入RNN，该数据返回预测序列。序列很长，所以我想将它们分成几批，每批50个长度。通常，人们可以将序列分成多个批次，然后对每个批次进行预测。
但是，我还想保留每个批次的最终隐藏状态输出。因此，例如，如果我们计算RNN.predict([x1,...,x50])，我想将最终的（学习的）隐藏状态h50传递给RNN.predict([x51,...,x100])。使用keras可以做到这一点吗？看来我必须同时加载所有批处理才能执行此操作，这使内存占用量非常大。