（batch，time，feature）为输入，keras实现累计特征

在 keras 中，可以通过使用 RNN 层或者 Conv1D 层来实现累计特征。下面分别介绍这两种方法的实现方式。

1. 使用 RNN 层

RNN 层可以对输入序列进行逐步处理，并将每个时间步的输出与前面的状态进行累积。在 keras 中，可以使用 LSTM、GRU 等 RNN 层来实现累积特征的功能。具体来说，可以按照以下方式定义一个 LSTM 层：

from keras.layers import LSTM

model.add(LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True))

其中，`hidden_units` 表示 LSTM 层的隐藏单元数，`return_sequences=True` 表示输出每个时间步的输出。

2. 使用 Conv1D 层

Conv1D 层可以对输入序列进行卷积操作，并将卷积后的输出与前面的状态进行累积。在 keras 中，可以使用 Conv1D 层来实现累积特征的功能。具体来说，可以按照以下方式定义一个 Conv1D 层：

from keras.layers import Conv1D

model.add(Conv1D(filters=num_filters, kernel_size=kernel_size, activation=activation, padding='same', strides=1))

其中，`num_filters` 表示卷积核的数量，`kernel_size` 表示卷积核的大小，`activation` 表示激活函数，`padding='same'` 表示使用 padding 来保持输出形状不变，`strides=1` 表示卷积步幅为 1。

需要注意的是，在使用 RNN 层或 Conv1D 层实现累积特征时，需要将输出的 shape 调整为与输入相同，以便进行下一步计算。具体来说，可以使用 Reshape 层或者 Lambda 层来实现形状的调整。例如，如果输入形状为 (batch_size, time_steps, input_dim)，输出形状为 (batch_size, time_steps, output_dim)，可以按照以下方式进行调整：

from keras.layers import Reshape, Lambda

model.add(Reshape((time_steps, output_dim)))
model.add(Lambda(lambda x: x + input_tensor))

其中，`input_tensor` 表示输入张量，`x + input_tensor` 表示将输出与输入进行相加。