keras lstm步长

在使用Keras中的LSTM网络层时，步长（step）参数指的是每次迭代中模型读取输入数据的时间步长。步长的选择对于LSTM模型的性能和结果影响较大。根据引用所述，步长应适当选择，通常取决于你的数据集和问题需求。

如果数据是时间序列数据，如引用提到的，在选择步长时需要确保数据时间的连续性。例如，如果你有100个时间步的数据，你可以将前90个时间步作为训练集，后10个时间步作为测试集。但是，你不能将中间90个时间步作为训练集，前5个和后5个时间步作为测试集。因此，在划分数据集时需要考虑数据的时间连续性。

另外，引用中提到，在使用有状态的LSTM之前，你应该问问自己是否真的需要有状态的LSTM。有状态的LSTM适用于需要记住前一批数据的状态并利用该状态进行训练和预测的特定情况。如果你的问题不涉及到记忆状态，那么可以考虑使用无状态的LSTM。

总结而言，步长的选择应适合你的数据集和问题需求，并且要确保数据的时间连续性。如果你需要利用前一批数据的状态来训练和预测，可以考虑使用有状态的LSTM。否则，无状态的LSTM可能更适合你的需求。请参考引用、引用和引用以获取更详细的信息。