keras中的lstm模型怎么分time-step输入？

在Keras中，LSTM模型通常期望一次性接收所有时间步（time_steps）的数据进行预测或更新。但是，您希望以逐个时间步的方式逐步输入数据并实时更新状态，这实际上是在寻求一种在线学习或序列到序列处理中“状态保持”的方式。虽然直接用Keras的.predict()方法难以实现这一需求，但可以通过编写自定义训练循环或者利用Keras函数式API结合状态ful LSTM来间接实现。

方法1: 使用状态ful LSTM

首先，确保您的LSTM层设置为stateful=True，这样它会在每个样本之后保持内部状态，直到显式地调用.reset_states()。然后，您可以按时间步逐一输入数据，并在每个时间步后手动调用模型进行预测和状态更新。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense

# 假设feature_dims是特征维度
input_shape = (1, feature_dims)  # 每个时间步的数据形状
lstm_units = 64  # LSTM单元数量，根据实际情况调整

# 定义模型，注意设置stateful=True
inputs = Input(shape=input_shape)
lstm_layer = LSTM(units=lstm_units, return_sequences=True, stateful=True)(inputs)
outputs = Dense(1, activation='linear')(lstm_layer)  # 输出层，根据实际任务调整
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 以均方误差为例，根据任务调整

# 初始化状态
model.reset_states()

# 假设data_stream是一个生成器，每次yield一个time_step的数据
for time_step_data in data_stream:
    # 需要确保time_step_data形状与input_shape匹配
    predictions = model.predict(time_step_data.reshape(1, 1, feature_dims))
    # 这里predictions是当前时间步的预测结果，根据需要使用
    
    # 如果到达一个序列的结束，重置状态
    # 注意：这个逻辑取决于您的具体应用场景，比如每多少个time_step重置一次
    # if some_condition:  # 根据实际情况判断何时重置状态
    #     model.reset_states()

方法2: 手动管理状态

如果上述方法不满足需求，更高级的做法是完全手动控制LSTM的状态更新，但这通常涉及到直接操作底层张量，对于大多数应用来说较为复杂且非标准。

注意事项：

• 确保对模型的.reset_states()调用时机有准确的控制，避免错误地重置了应该累积的信息。
• 在实际应用中，逐个时间步更新可能会影响性能，特别是在大规模数据上。
• 考虑到您提到的是已经训练好的模型，确保在执行上述操作时没有意外地修改了模型参数（除非这是你的目的）。

以上方法可以作为处理逐个时间步数据输入的基础思路，但具体实现细节还需根据您的实际应用场景调整。