LSTM / GRU中的隐藏状态在预测期间是否会发生变化？

Question

假设我创建了这样一个模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, GRU

model = Sequential()

model.add( Input( shape=(1,3), batch_size=2 ) )
model.add( GRU(1, stateful=True) )
model.add( Dense(1) )

model.compile( loss="mse", optimizer="adam" ) 

如果我用一批输入调用model.predict（），这些输入会改变隐藏状态（recurrent_kernel_weights）吗？

如果没有，那怎么来？我假设每个输入的隐藏状态都会发生变化，以便RNN神经元在以后的时间记住它。

我通过以下输入调用了预测，并且隐藏状态没有改变。

import numpy as np 

inp2 = np.ones(3)
inp3 = np.reshape(inp2, (1,3))
inp4 = []
inp4.append(inp3)
inp4.append(inp3)

inp4 = np.reshape(inp4, (2,1,3))

model.predict(inp5)