如果lstm1, lstm2 不一样add([lstm1, lstm2])是什么结果

如果`lstm1`和`lstm2`不同，那么它们的权重矩阵和偏置向量也不同，因此将它们相加可能会导致混乱和不可预测的结果。这是因为这些层的输出形状不同，无法直接相加。因此，需要在相加之前对它们进行调整，以便它们具有相同的形状。通常，需要使用其他层或函数，如`Dense`或`Flatten`来调整它们的形状，使它们可以相加。

相关问题

LSTM2的时间步是30，add后什么结果

由于 `LSTM1` 的时间步是 `48`，而 `LSTM2` 的时间步是 `30`，两个张量的时间步不同，因此无法进行加法操作。在进行加法操作时，需要保证两个张量的形状完全相同，包括时间步、特征数和批次大小。如果需要将 `LSTM1` 和 `LSTM2` 的结果合并在一起，可以考虑使用 `concatenate` 函数，将它们沿着合适的轴（通常是时间步轴）进行拼接。

如果lstm1和lstm2的时间步不同，但维度相同，用 concatenate 结果如何

如果`lstm1`和`lstm2`的时间步不同，但是它们的维度相同，那么可以使用`concatenate`函数将它们的输出连接在一起。`concatenate`函数可以将两个张量沿着指定的轴连接在一起，生成一个新的张量。在这种情况下，需要指定`axis`参数，以便将它们连接在正确的轴上，使它们具有相同的维度。例如，如果`lstm1`和`lstm2`的输出形状分别为`(batch_size, time_steps_1, features)`和`(batch_size, time_steps_2, features)`，则可以使用以下代码将它们连接在一起：

from keras.layers import concatenate

concatenated_output = concatenate([lstm1, lstm2], axis=1)

这将生成一个新的张量`concatenated_output`，其形状为`(batch_size, time_steps_1 + time_steps_2, features)`，其中`lstm1`和`lstm2`的输出在第二个维度上连接在一起。需要注意的是，这种连接方式可能会导致输出的时间步长不具有任何特定的含义，因为它们代表两个不同的时间段的信息，因此在具体应用中需要根据实际情况进行调整。