LSTM输入数据为什么要是三维格式

LSTM输入数据通常被表示为三维格式，其中第一维表示数据序列的数量，第二维表示每个序列中的时间步数，第三维表示每个时间步的特征数。这是因为LSTM是一种递归神经网络（RNN），它需要逐个时间步地处理输入序列。

如果我们只使用二维格式的数据，表示输入数据的形状为（样本数，特征数），那么在输入LSTM网络时，我们需要指定一个时间步的长度，即每个序列的长度。这样做会导致两个问题：

1. 我们需要将所有序列填充到相同的长度，这意味着我们需要使用填充值来填充较短的序列，这会浪费计算资源，并且可能会影响模型的性能。

2. 我们不能使用变长的序列，这意味着我们无法处理实时数据流或长度不同的输入序列。

因此，使用三维格式的数据，可以解决上述问题，使得LSTM能够处理变长的序列，并且不需要填充数据。