如何用Python和Keras绘制一个LSTM网络的图形？这个网络接收6个不同的参数作为输入，并返回一个预测值。神经网络的设置如下：
model = Sequential()model.add(LSTM(512,input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))model.add(Dense(1))model.compile(loss='mae', optimizer='adam')model.summary()Model: "sequential_3"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================lstm_3 (LSTM) (None, 512) 1062912 _________________________________________________________________dense_3 (Dense) (None, 1) 513 =================================================================Total params: 1,063,425Trainable params: 1,063,425Non-trainable params: 0下面的图片是否是这个网络的一个好的表示？
如果图片不正确，我能否用普通的神经元来代替LSTM单元进行表示？
回答：
我认为你走在正确的轨道上。为了改进图形，你可以做一些修改：将图形水平表示（从左到右的前向传递），为各个层的标题和描述添加一些样式，将“neurons”（神经元）一词替换为“units”（单元）以指代LSTM单元，并添加一些颜色来突出特征、单元和神经元之间的区别。以下是一个示例：
