Lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim1) # 加入LSTM层 lstm2 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 concat = concatenate([lstm1,lstm2]) axis 应该怎样指定

在这个例子中，`concatenate`函数的`axis`参数应该被设置为`axis=1`，以便沿着时间步维度连接`lstm1`和`lstm2`的输出。在这个例子中，`lstm1`和`lstm2`的输出形状应该是`(batch_size, time_steps, 128)`，因为`LSTM`层的`units`参数被设置为`128`，`return_sequences`参数被设置为`True`，这将使得输出张量在时间步维度上保持一致。因此，连接这两个张量时需要指定`axis=1`，以便将它们沿着时间步维度连接在一起，生成一个新的张量，其形状为`(batch_size, 2*time_steps, 128)`。下面是完整的代码示例：

from keras.layers import LSTM, concatenate

context_dim1 = ...  # 定义输入张量1
context_dim2 = ...  # 定义输入张量2

lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim1)  # 加入LSTM层
lstm2 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2)  # 加入LSTM层

concat = concatenate([lstm1, lstm2], axis=1)  # 将lstm1和lstm2沿着时间步维度连接在一起

# 后续的层可以使用concat变量作为输入张量进行训练或预测

注意，这里的`axis`参数指定为`axis=1`，是因为连接的是两个LSTM层的输出，它们的第一个维度是`batch_size`，第二个维度是`time_steps`，第三个维度是`128`，因此需要指定`axis=1`，才能够正确地连接它们。