Keras LSTM输入维度含义及批量大小确认

• 模型认定的批量大小是100
• 你的理解完全正确：批量大小为100，且每个样本包含20个时间步

补充说明 #

在Keras中，keras.Input(shape=(20, 1))里的shape参数定义的是单个样本的维度，也就是(timesteps, feature)，批量维度（batch）不需要在Input中指定，会由传入的输入数据第一维自动推断。

你传入的输入矩阵形状为(100, 20, 1)，对应标准的LSTM输入结构(batch_size, timesteps, feature)：

• 第一维100 = 批量大小
• 第二维20 = 每个样本的时间步数
• 第三维1 = 每个时间步的特征数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Josh