我正在尝试理解一个用于时间序列预测的模型。它使用了一个Conv1D层和两个LSTM层，之后是一个Dense层。我的问题是，是否应该在LSTM和Dense层之间使用Flatten()？在我看来，输出应该只有一个值，形状为(None, 1)，通过在LSTM和Dense层之间使用Flatten()可以实现这一点。如果没有Flatten()，输出形状将是(None, 30, 1)。另一种选择是，我可以从第二个LSTM层中移除return_sequences=True，我认为这与Flatten()有相同的效果。哪一种方法更合适？它们会影响损失吗？这是模型的代码。
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding="causal", activation="relu", input_shape=(30 ,1)), tf.keras.layers.LSTM(32, return_sequences=True), tf.keras.layers.LSTM(32, return_sequences=True), # tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(1), ])这是没有Flatten()的模型摘要
Model: "sequential"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================conv1d (Conv1D) (None, 30, 32) 128 _________________________________________________________________lstm (LSTM) (None, 30, 32) 8320 _________________________________________________________________lstm_1 (LSTM) (None, 30, 32) 8320 _________________________________________________________________dense (Dense) (None, 30, 1) 33 =================================================================Total params: 16,801Trainable params: 16,801Non-trainable params: 0_________________________________________________________________回答：
嗯，这取决于你想实现什么。我试着给你一些提示，因为对我来说你想要得到的结果还不完全清楚。
如果你的LSTM使用return_sequences=True，那么你将返回每个LSTM单元的输出，即每个时间步的输出。如果你随后添加一个Dense层，其中一个将被添加到每个LSTM层之上。
如果你在return_sequences=True的情况下使用Flatten层，那么你基本上是在移除时间维度，在你的情况下会得到类似(None, 30)的形状。然后，你可以添加一个Dense层或任何你需要的层。
如果你设置return_sequences=False，你只会得到LSTM末端的输出（请注意，无论如何，由于LSTM的功能，它是基于之前时间步的计算），输出形状将是(None, dim)，其中dim等于你在LSTM中使用的隐藏单元数量（即32）。在这里，你同样可以简单地添加一个具有一个隐藏单元的Dense层，以获得你所寻找的结果。
