输入数据如下，在LSTM层的输出直接作为整个模型的输出的前提下(LSTM层后不再叠加任何神经网络层），tfkeras.layers.LSTM参数该如何填写？（直接作答，不用写纸上） Х 作业：输入数据如下，在LSTM层的输出直接作为整个模型的输出的前提下（LSTM层后不再叠加任何神经网络层），t.kerasdavers.LSTM的参数该如何填写？ ，第6天订单数，消费用户数，总成本 「第5天 订单数、消费用户数、搜索数、总成本、流量 第4天 订单数、消费用户数、搜索数、总成本、流量 第3天 订单数、消费用户数、搜索数、总成本、流量 第2天 订单数、消费用户数、搜索数、总成本、流量 山第1天 订单数、消费用户数、搜索数、总成本、流量 tkeras.laxers.LSTM(units , input shaRs=(xxxx))

`tf.keras.layers.LSTM` 的输入形状应该是 `(batch_size, time_steps, features)`，其中 `batch_size` 表示批大小，`time_steps` 表示时间步长，`features` 表示每个时间步的特征数量。

根据题目给出的数据，每个时间步有 5 个特征，因此 `features` 应该设置为 5。时间步的数量不确定，但每个时间步有 5 个特征，因此可以将输入形状定义为 `(None, 5)`，这里 `None` 表示时间步的数量不确定。

因此，`tf.keras.layers.LSTM` 的参数应该填写为 `tf.keras.layers.LSTM(units, input_shape=(None, 5))`。其中 `units` 表示 LSTM 层中的神经元数量。