lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim1) 形态是什么样的

在这个例子中，假设`context_dim1`是一个形状为`(batch_size, time_steps, input_dim)`的张量，其中`batch_size`表示批量大小，`time_steps`表示时间步数，`input_dim`表示输入特征的维度。`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，`lstm1`的输出张量将具有形状`(batch_size, time_steps, 128)`，其中`128`表示LSTM层的输出特征的维度。这意味着对于每个时间步，LSTM层都将输出一个大小为`128`的向量，因此输出张量的第二个维度（`time_steps`）与输入张量的第二个维度相同。输出张量的第一个维度（`batch_size`）与输入张量的第一个维度相同，因为LSTM层不改变批量大小。下面是一个简单的示例代码：

from keras.layers import LSTM

batch_size = 32
time_steps = 10
input_dim = 64

context_dim1 = Input(shape=(time_steps, input_dim))
lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim1)

print(lstm1.shape)  # 输出 (batch_size, time_steps, 128)

在这个例子中，输入张量`context_dim1`的形状为`(batch_size, time_steps, input_dim)`，因此`lstm1`的输出张量形状为`(batch_size, time_steps, 128)`。