我的输入数据具有以下形状：
5395 69 1
我的输入形状应该是：
69,1或
1，69？
[在LSTM层中有69个神经元，我得到了要训练的第一个input_shape 19'596参数，而第二个38'364参数，不是分别作为输入1和69值获得的结果吗？我的问题是，因为我有1个功能，我应该拥有输入1还是因为我有69个时间步长而拥有69个，为什么？
LSTM层的输入的形状为(num_timesteps, num_features)，因此：
如果每个输入样本具有69个时间步长，其中每个时间步长包含1个特征值，则输入形状将为(69, 1)。
如果每个输入样本是一个具有69个特征值的单个时间步，那么使用RNN层可能根本没有意义，因为基本上输入不是序列。相反，最好将输入样本展平（即将(1, 69)整形为(69,)），然后使用其他连通性体系结构/层（例如Dense）。
作为旁注，我可能是错的，但是我感觉到您在LSTM层中混合了输入时间步长和单位/神经元的数量（具体来说，我指的是您的这句话： LSTM层中有69个神经元...”）。这两个彼此无关，并且它们不一定必须是相同的数字。 LSTM层中单位/神经元的数量决定了该层的表示能力，应根据实验/经验进行相应设置。如果您有兴趣，This answer会进一步解释这一点。