(batch_size, time_step, (N-1)*64) 的张量画成图的形式是长宽高吗

`(batch_size, time_step, (N-1)*64)` 的张量是一个三维张量，其中 `batch_size` 表示批次大小，`time_step` 表示时间步数，`(N-1)*64` 表示特征数。可以将其想象为一个长方体，长为 `batch_size`，宽为 `time_step`，高为 `(N-1)*64`。通常情况下，我们将其称为“特征图”（feature map），因为它是经过卷积运算后提取的特征表示，通常包含多个通道（即深度）和不同的位置信息。在深度学习中，特征图是非常重要的概念，因为它是卷积神经网络中信息传递和特征提取的基本单元。