我依靠Keras Reshape的多层结构，但是无法检查它们是否可以正常工作。我从（BatchSize，50，100，300）的预处理张量开始。其中每天10天内（5）的5个新闻文章由100个单词表示，每个单词由300维嵌入向量表示。
我多次反复修改此结构，以使数据适合我所使用的各个层。例如，我将（BatchSize，50，100，300）重塑为（BatchSize，5000，300），以便通过时间分布层提供300维单词向量，以便分别编码每个单词。然后，我将生成的（BatchSize，5000，10）重塑为（BatchSize，50，100，10）。在这种情况下，我是否破坏了50条新闻文章与它们100个单词之间的关系？还是Reshape会照顾这个？
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Reshape
我查看了文档，但找不到真正的答案。我还搜索了堆栈溢出。我开始认为这是每个人都认为是正确的（并且可能是），但是我需要100％确定。
shouldHide我让它运行时没有任何错误。但是仍然不确定多次重塑是否可以保持数据集成。
input_2（InputLayer）（无，50、100、300）0
reshape_1（重塑）（无，5000、300）0
time_distributed_1（TimeDist（None，5000，10）3010
reshape_2（重塑）（无，50、100、10）0
reshape_3（重新塑形）（无，50、1000）0
time_distributed_2（TimeDist（None，50，10）10010
总参数：13,860 可训练的参数：13,860 不可训练的参数：0