我正在尝试使用Tflearn实现LSTM . 我的ANN正在处理到达序列的图像帧的展开像素，我正在尝试使用LSTM层来学习帧之间的关系 .
问题是LSTM层的输入是通过完全连接的层来进行的，该层输出2-D [sample，no_of_nodes] Tensor但是LSTM需要3-D Tensor [sample，time-step，no_of_nodes] .
我尝试使用 tflearn.reshape() 但是's not going to work, Since lstm would require sequence of the size '时间步' to be able to make predictions (If I' m没有错 . 那么有没有办法让我能够缓冲输入完全连接层的先前输出以将其提供给LSTM .