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【问题讨论】：
【参考方案1】：您可以通过设置stateful=True 在 LSTM 层中启用有状态。这会将层的行为更改为始终使用层的先前调用的状态，而不是为每个layer.call(x) 重置它。
例如一个具有 32 个单元的 LSTM 层，批量大小为 1，序列长度为 64，特征长度为 10：
LSTM(32, stateful=True, batch_input_shape=(1,64,10))
predict 的连续调用将使用之前的状态。
【讨论】：
那么 .reset_states() 将是启动新输入序列的函数吗？太好了，谢谢！ 是的。忘了说，抱歉。 @nemo 我有一个后续问题here。你介意看看吗？R中的Keras：高精度模型预测相同的输出类别
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