keras的convlstm2d返回的是什么

`ConvLSTM2D` 是 Keras 中的一个层，用于将卷积层和 LSTM 层结合起来。它接受一个 5D 张量作为输入，其中前四个维度是 `(batch_size, time_steps, rows, cols, channels)`，分别代表批次大小、时间步数、行数、列数和通道数。`ConvLSTM2D` 的输出是一个 5D 张量，与输入具有相同的维度。

具体来说，`ConvLSTM2D` 的输出包括以下部分：

- `output`: 一个 5D 张量，形状为 `(batch_size, time_steps, filters, rows, cols)`，代表输出特征图序列。
- `hidden_state`: 一个 5D 张量，形状为 `(batch_size, filters, rows, cols, channels)`，代表最后一个时间步的 LSTM 隐藏状态。
- `cell_state`: 一个 5D 张量，形状为 `(batch_size, filters, rows, cols, channels)`，代表最后一个时间步的 LSTM 记忆细胞状态。

其中，`filters` 是输出特征图的数量。