如果是用keras写代码的话，时间步为5，是（batch，5，160）还是（batch，160，5））

在 keras 中，输入数据的形状可以表示为 (batch_size, time_steps, features)，其中 time_steps 表示时间步数，features 表示每个时间步的特征维度。

因此，如果输入数据的时间步为 5，特征维度为 160，那么其形状应该为 (batch_size, 5, 160)。

需要注意的是，在 keras 的 Conv1D 层中，时间步通常被认为是序列的第二个维度，即 Conv1D 的输入形状应该为 (batch_size, time_steps, features)。因此，如果你要使用 Conv1D 层来搭建 TCN 网络，输入数据的形状应该为 (batch_size, 5, 160)。