我是关于时间序列数据的trainig LSTM / GRU .
我的输入数据的形状是（5000,12），即5000个时间步长，每个时间步长有12个维度 . 当我试图在这个数据上运行LSTM时，每次采用每个时间步（dim：12）;这意味着我将LSTM展开5000次，我无法在我的笔记本电脑上训练网络，因为它超过16gb内存 .
我能想到的一个解决方案是，我可以将10个时间步数据组合在一起，并将数据（暗淡：10 * 12）提供给LSTM网络（可能只展开500次）......
这能给我带来好成绩吗？
根据您拥有的数据集，有多种方法可以解决此问题，请看一下：http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/
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