Keras LSTM设置batch size

要设置Keras中LSTM模型的batch size，可以在创建模型时，通过指定输入张量的`batch_shape`参数来完成。下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, batch_input_shape=(batch_size, timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

在上面的示例中，`batch_size`表示每个训练批次的样本数量，`timesteps`表示时间步数，`input_dim`表示输入特征的维度。通过设置`batch_input_shape`参数，可以固定模型的输入批次大小。

需要注意的是，在使用这种方式设置batch size时，模型的输入数据应该与指定的`batch_size`相匹配。