我在理解 LSTM 层中的参数“timestep”时遇到问题。我找到了一些意义，但我现在很困惑。有人提到它是训练期间进入模型的每批大小的数据量。另一方面，其他人则认为它是 LSTM 层中单元出现的次数，同时状态从一个单元传递到另一个单元。
重点是我有以下形式的训练数据：
(sequences, number of frames per sequence, width, height, channel = 1)
(2000, 5, 80, 80, 1)
我的模型必须预测以下帧序列，在本例中为 5 个未来帧。该模型由变分自动编码器组成，首先我使用 3D 卷积层来压缩 5 帧的序列，然后调整输出的大小，以便我可以进入仅接受（批次、时间步长、特征）的 LSTM 层。
Model: "sequential"
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Layer (type) Output Shape Param #
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conv3d (Conv3D) (None, 2, 27, 27, 32) 19392
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batch_normalization (BatchNormalization) (None, 2, 27, 27, 32) 128
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conv3d_1 (Conv3D) (None, 1, 14, 14, 32) 2654240
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batch_normalization_1 (BatchNormalization) (None, 1, 14, 14, 32) 128
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conv3d_2 (Conv3D) (None, 1, 7, 7, 64) 3211328
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batch_normalization_2 (BatchNormalization) (None, 1, 7, 7, 64) 256
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flatten (Flatten) (None, 3136) 0
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reshape (Reshape) (None, 4, 784) 0
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lstm (LSTM) (None, 64) 217344
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repeat_vector (RepeatVector) (None, 4, 64) 0
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lstm_1 (LSTM) (None, 4, 64) 33024
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time_distributed (TimeDistributed) (None, 4, 784) 50960
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reshape_1 (Reshape) (None, 1, 7, 7, 64) 0
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conv3d_transpose (Conv3DTranspose) (None, 2, 14, 14, 64) 6422592
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batch_normalization_3 (BatchNormalization) (None, 2, 14, 14, 64) 256
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conv3d_transpose_1 (Conv3DTranspose) (None, 4, 28, 28, 32) 5308448
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batch_normalization_4 (BatchNormalization) (None, 4, 28, 28, 32) 128
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conv3d_transpose_2 (Conv3DTranspose) (None, 8, 84, 84, 1) 19361
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batch_normalization_5 (BatchNormalization) (None, 8, 84, 84, 1) 4
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cropping3d (Cropping3D) (None, 8, 80, 80, 1) 0
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cropping3d_1 (Cropping3D) (None, 5, 80, 80, 1) 0
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我终于使用 RESHAPE 层进入 LSTM 层，形状为（batch, 4, 784）。换句话说，我已经调用了timestpe = 4。我认为它应该是5，或者不一定应该等于我想要预测的帧数。
在这种情况下，时间步长的真正含义是什么？我需要对我的图层的值进行排序吗？非常感谢您的支持。
另一方面，我正在考虑将卷积层应用到每一帧，而不是整个5帧序列，而是逐帧应用，然后将卷积层的输出连接到LSTM层，最后连接输出状态每个帧的 LSTM 层，尊重帧的顺序，在这种情况下，我考虑使用 timestpe = 1。
我已经调用了timestpe = 4。我认为它应该是5，或者不一定应该等于我想要预测的帧数。
你是对的。时间步长不等于您要预测的帧数。
让我们用自然语言友好的描述来构建它。
时间步本质上是用于预测未来步骤的单位数（视频中的秒/分钟/小时/天/帧等）。
例如，您想要根据过去 5 天的情况来预测股票价格。在本例中，时间步长 = 5，其中 T-5 = current_day - 5，T-4 = current_day - 4 等。请注意，current_day 在这里类似于“未来的一天”，例如“提前预测”今天.
您想预测当天的股票价格。在这种情况下，您需要“一步预测”。然而，您可能还想预测当天、明天和后天的股价。也就是说，通过考虑 T,T+1,T+2 来预测
T-5,T-4,T-3,T-2,T-1多步预测。 注意与“过去”严格相关的时间步长如何与多步预测
的计算无关。 显然，根据您的问题，几乎总是这样，对于多步预测，您可能需要考虑更大的“过去”框架，即增加时间步数，以帮助您的 LSTM 捕获更多数据关联。
如果要将其与每批次的数据量联系起来，您可以考虑批量大小为 2 等于 2 块数据，其中
[T-5,T-4,T-3,T-2,T-1]用于预测 T。因此，2 块的形式 ==
2 * ([T-5,T-4,T-3,T-2,T-1],[T])具有精确完美的顺序。例如，您不需要的是从视频中获得精确的连续块。 换句话说，您可以拥有视频 1 中的上述块、视频 9 中的块等。