python lstm输入

在Python中，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，常用于自然语言处理、时间序列预测等领域。当你准备使用LSTM作为神经网络层时，输入通常需要满足一些特定的要求：

1. **序列数据**：每个样本是一个时间步长的序列，例如文本中的单词或句子，音频波形的时间点，股票价格的历史记录等。

2. **嵌入（Embedding）**：对于非数值型的数据（如文字），首先需要通过词嵌入（Word Embeddings）技术将它们转换成数值向量。你可以使用预训练的词向量（如GloVe或Word2Vec）或自行训练。

3. **形状**：输入数据通常是三维张量（Tensor），形状通常是 `(batch_size, sequence_length, input_dim)`。`batch_size` 是批处理大小，`sequence_length` 是每批次中每个样本的序列长度，`input_dim` 是每个时间步的特征维度（比如词嵌入后的维数）。

4. **填充和截断**：如果序列长度不一致，可能需要对较短的序列进行填充（padding），对较长的序列进行截断（truncating）以便保持所有样本的统一尺寸。

5. **数据预处理**：可能还需要进行归一化、标准化或零均值化等操作。