convlstm的代码

以下是一个ConvLSTM的代码示例，这个示例使用Keras实现：

from keras.layers import Input, ConvLSTM2D
from keras.models import Model

# 定义输入张量
inputs = Input(shape=(None, 64, 64, 3))

# 定义ConvLSTM层，这里使用了两层ConvLSTM层
convlstm1 = ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', return_sequences=True)(inputs)
convlstm2 = ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', return_sequences=True)(convlstm1)

# 定义输出张量
outputs = convlstm2

# 定义模型
model = Model(inputs, outputs)

在上面的代码中，我们定义了一个输入张量，它的形状是(batch_size, time_steps, rows, cols, filters)，其中batch_size是输入的样本数量，time_steps是序列的时间步数，rows和cols是输入的图像的高度和宽度，filters是输入的图像的通道数。然后，我们定义了两个ConvLSTM层，它们的输出都是一个四维张量，形状与输入张量的形状相同。最后，我们将第二个ConvLSTM层的输出作为模型的输出。