作为已接受答案的补充，此答案显示了keras行为以及如何获得每张照片。
一般Keras行为
标准keras内部处理总是如下图所示（我在其中使用features=2，压力和温度为例）：
在此图中，我将步骤数增加到5，以避免与其他维度混淆。
对于此示例：
- 我们有N个油箱
- 我们每小时花费5个小时采取措施（时间步长）
- 我们测量了两个功能：
输入数组的形状应为(N,5,2)：
[ Step1 Step2 Step3 Step4 Step5
Tank A: [[Pa1,Ta1], [Pa2,Ta2], [Pa3,Ta3], [Pa4,Ta4], [Pa5,Ta5]],
Tank B: [[Pb1,Tb1], [Pb2,Tb2], [Pb3,Tb3], [Pb4,Tb4], [Pb5,Tb5]],
....
Tank N: [[Pn1,Tn1], [Pn2,Tn2], [Pn3,Tn3], [Pn4,Tn4], [Pn5,Tn5]],
]
滑动窗输入
通常，LSTM层应该处理整个序列。划分窗口可能不是最好的主意。该层具有有关序列前进过程的内部状态。Windows消除了学习长序列的可能性，从而将所有序列限制为窗口大小。
在窗口中，每个窗口都是一个较长的原始序列的一部分，但是Keras会将它们视为独立的序列：
[ Step1 Step2 Step3 Step4 Step5
Window A: [[P1,T1], [P2,T2], [P3,T3], [P4,T4], [P5,T5]],
Window B: [[P2,T2], [P3,T3], [P4,T4], [P5,T5], [P6,T6]],
Window C: [[P3,T3], [P4,T4], [P5,T5], [P6,T6], [P7,T7]],
....
]
请注意，在这种情况下，最初只有一个序列，但是您将其分为许多序列以创建窗口。
“什么是序列”的概念是抽象的。重要的部分是：
- 您可以批量处理许多单独的序列
- 使序列成为序列的原因是它们是逐步演化的（通常是时间步长）
通过“单层”实现每种情况
实现许多标准：
您可以使用一个简单的LSTM层来实现很多对很多return_sequences=True：
outputs = LSTM(units, return_sequences=True)(inputs)
#output_shape -> (batch_size, steps, units)
实现多对一：
使用完全相同的图层，keras将执行完全相同的内部预处理，但是当您使用return_sequences=False（或简单地忽略此参数）时，keras会自动放弃最后一步的步骤：
outputs = LSTM(units)(inputs)
#output_shape -> (batch_size, units) --> steps were discarded, only the last was returned
实现一对多
现在，仅keras LSTM层不支持此功能。您将必须创建自己的策略来重复步骤。有两种好的方法：
- 通过重复张量创建恒定的多步输入
- 使用a
stateful=True反复获取一个步骤的输出，并将其用作下一步的输入（需要output_features == input_features）
一对多与重复向量
为了适应keras的标准行为，我们需要分步进行输入，因此，我们只需重复输入所需的长度即可：
outputs = RepeatVector(steps)(inputs) #where inputs is (batch,features)
outputs = LSTM(units,return_sequences=True)(outputs)
#output_shape -> (batch_size, steps, units)
了解状态=真
现在出现一种可能的用法 stateful=True（避免避免一次加载无法容纳计算机内存的数据）
有状态允许我们分阶段输入序列的“部分”。区别在于：
- 在中
stateful=False，第二批包含完整的新序列，独立于第一批
- 在中
stateful=True，第二批继续第一批，扩展了相同的序列。
这就像在Windows中划分序列一样，有两个主要区别：
- 这些窗户不叠加！
stateful=True 将看到这些窗口作为单个长序列连接
在中stateful=True，每个新批次将被解释为继续前一个批次（直到您致电model.reset_states()）。
- 批次2中的序列1将继续批次1中的序列1。
- 批次2中的序列2将继续批次1中的序列2。
- 批次2中的序列n将继续批次1中的序列n。
输入示例，批次1包含步骤1和2，批次2包含步骤3至5：
BATCH 1 BATCH 2
[ Step1 Step2 | [ Step3 Step4 Step5
Tank A: [[Pa1,Ta1], [Pa2,Ta2], | [Pa3,Ta3], [Pa4,Ta4], [Pa5,Ta5]],
Tank B: [[Pb1,Tb1], [Pb2,Tb2], | [Pb3,Tb3], [Pb4,Tb4], [Pb5,Tb5]],
.... |
Tank N: [[Pn1,Tn1], [Pn2,Tn2], | [Pn3,Tn3], [Pn4,Tn4], [Pn5,Tn5]],
] ]
注意批次1和批次2中的储罐对齐！这就是我们需要的原因shuffle=False（当然，除非我们仅使用一个序列）。
您可以无限期地拥有任意数量的批次。（对于每批具有可变长度，请使用input_shape=(None,features)。
一对多与有状态= True
对于我们这里的情况，每批将只使用1步，因为我们希望获得一个输出步并将其作为输入。
请注意，图片中的行为不是由“引起的” stateful=True。我们将在下面的手动循环中强制执行该操作。在此示例中，stateful=True是“允许”我们停止序列，操纵我们想要的并从我们停止的地方继续进行操作的东西。
老实说，对于这种情况，重复方法可能是更好的选择。但是，由于我们正在研究stateful=True，所以这是一个很好的例子。最好的使用方法是下一个“多对多”案例。
层：
outputs = LSTM(units=features,
stateful=True,
return_sequences=True, #just to keep a nice output shape even with length 1
input_shape=(None,features))(inputs)
#units = features because we want to use the outputs as inputs
#None because we want variable length
#output_shape -> (batch_size, steps, units)
现在，我们将需要一个手动循环进行预测：
input_data = someDataWithShape((batch, 1, features))
#important, we're starting new sequences, not continuing old ones:
model.reset_states()
output_sequence = []
last_step = input_data
for i in steps_to_predict:
new_step = model.predict(last_step)
output_sequence.append(new_step)
last_step = new_step
#end of the sequences
model.reset_states()
有状态=真对多对多
现在，在这里，我们得到一个非常好的应用程序：给定一个输入序列，尝试预测其未来未知的步骤。
我们使用的方法与上述“一对多”方法相同，不同之处在于：
- 我们将使用序列本身作为目标数据，向前迈出一步
- 我们知道序列的一部分（因此我们丢弃了这部分结果）。
图层（与上面相同）：
outputs = LSTM(units=features,
stateful=True,
return_sequences=True,
input_shape=(None,features))(inputs)
#units = features because we want to use the outputs as inputs
#None because we want variable length
#output_shape -> (batch_size, steps, units)
训练：
我们将训练模型以预测序列的下一步：
totalSequences = someSequencesShaped((batch, steps, features))
#batch size is usually 1 in these cases (often you have only one Tank in the example)
X = totalSequences[:,:-1] #the entire known sequence, except the last step
Y = totalSequences[:,1:] #one step ahead of X
#loop for resetting states at the start/end of the sequences:
for epoch in range(epochs):
model.reset_states()
model.train_on_batch(X,Y)
预测：
我们预测的第一阶段涉及“调整状态”。这就是为什么即使我们已经知道序列的这一部分，我们也要再次预测整个序列：
model.reset_states() #starting a new sequence
predicted = model.predict(totalSequences)
firstNewStep = predicted[:,-1:] #the last step of the predictions is the first future step
现在我们像一对多情况一样进入循环。但是请不要在这里重置状态！。我们希望模型知道序列的哪一步（并且由于上面我们所做的预测，它知道它在第一步）
output_sequence = [firstNewStep]
last_step = firstNewStep
for i in steps_to_predict:
new_step = model.predict(last_step)
output_sequence.append(new_step)
last_step = new_step
#end of the sequences
model.reset_states()
这些答案和文件中使用了这种方法：
实现复杂的配置
在上面的所有示例中，我都展示了“一层”的行为。
当然，您可以在彼此之上堆叠许多层，而不必全部遵循相同的模式，然后创建自己的模型。
出现的一个有趣的例子是“自动编码器”，它具有“多对一编码器”，后跟“一对多”解码器：
编码器：
inputs = Input((steps,features))
#a few many to many layers:
outputs = LSTM(hidden1,return_sequences=True)(inputs)
outputs = LSTM(hidden2,return_sequences=True)(outputs)
#many to one layer:
outputs = LSTM(hidden3)(outputs)
encoder = Model(inputs,outputs)
解码器：
使用“重复”方法；
inputs = Input((hidden3,))
#repeat to make one to many:
outputs = RepeatVector(steps)(inputs)
#a few many to many layers:
outputs = LSTM(hidden4,return_sequences=True)(outputs)
#last layer
outputs = LSTM(features,return_sequences=True)(outputs)
decoder = Model(inputs,outputs)
自动编码器：
inputs = Input((steps,features))
outputs = encoder(inputs)
outputs = decoder(outputs)
autoencoder = Model(inputs,outputs)
与一起训练 fit(X,X)
补充说明
如果您想了解有关LSTM中如何计算步数的详细信息，或有关上述stateful=True情况的详细信息，则可以在此答案中阅读更多内容：关于“了解Keras LSTM”的疑问
