2dcnn通过flatten层与lstm连接，如何设置自动更改参数的reshape层

在将2D CNN层通过Flatten层与LSTM连接时，需要使用一个Reshape层来将2D卷积层输出的张量转换成3D张量，以便于LSTM层能够接受输入。如果要自动更改参数的Reshape层，可以使用Keras的Lambda层结合Keras.backend中的reshape函数来实现。

下面是一个示例代码：

from keras.layers import Input, Conv2D, Flatten, LSTM, Reshape, Lambda
from keras.models import Model
from keras import backend as K

# 定义输入
input_shape = (32, 32, 3)
inputs = Input(shape=input_shape)

# 定义2D卷积层
conv1 = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(inputs)
conv2 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(conv1)

# 定义Flatten层
flatten = Flatten()(conv2)

# 定义Reshape层
reshape = Lambda(lambda x: K.reshape(x, (-1, 1, 64)))(flatten)

# 定义LSTM层
lstm = LSTM(units=128, return_sequences=True)(reshape)

# 定义输出层
outputs = Dense(units=10, activation='softmax')(lstm)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在上面的代码中，Lambda层结合Keras.backend中的reshape函数将2D卷积层输出的张量转换成了3D张量，其中的-1表示自动计算该维度的大小。这样，在训练模型时，模型可以自动调整Reshape层的参数，以适应不同大小的输入数据。