如何制作convlstm的样本

ConvLSTM是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory networks）的网络结构，通常应用于视频预测、天气预测等具有时序数据的任务中。

制作ConvLSTM的样本，需要先准备好时序数据和对应的标签。时序数据通常是一个三维张量（timesteps, rows, columns），其中timesteps表示时间步数，rows和columns表示图像的宽和高。标签可以是一个二维张量（rows, columns），表示每个像素的分类或回归结果。

以视频预测为例，假设我们要预测下一帧视频的内容，那么可以将每一帧视频作为一个时序数据，将下一帧视频作为对应的标签。具体制作步骤如下：

1. 读取视频文件，并将每一帧视频转换为图像数据。
2. 对于每个时刻，将连续的几帧视频堆叠在一起形成一个时序数据，同时将下一帧视频作为对应的标签。
3. 对于所有的时序数据和标签，进行归一化处理，并将它们保存到一个numpy数组中。
4. 将numpy数组分为训练集和测试集，并保存到硬盘中。

相关问题:
1. 什么是ConvLSTM？
2. ConvLSTM通常应用于哪些任务中？
3. 如何准备ConvLSTM的训练样本？
4. 如何对ConvLSTM进行训练和测试？