长时依赖是这样的一个问题，当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候，就难以学到该相关信息。例如在句子”我出生在法国，……，我会说法语“中，若要预测末尾”法语“，我们需要用到上下文”法国“。理论上，递归神经网络是可以处理这样的问题的，但是实际上，常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖，好的是LSTMs可以很好地解决这个问题。
原理不再介绍。
keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0, implementation=1, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, unroll=False)
units：表示输出的维度
LSTM输入层：
LSTM输入层是由神经网络第一个隐藏层上的“ input_shape ”参数指定的。
每个LSTM层的输入必须是三维的。这输入的三个维度是：
样品。一个序列是一个样本。批次由一个或多个样本组成。
时间步。一个时间步代表样本中的一个观察点。
特征。一个特征是在一个时间步长的观察得到的。
这意味着输入层在拟合模型时以及在做出预测时，对数据的要求必须是3D数组，即使数组的特定维度仅包含单个值。
下面的模型定义了包含一个或多个样本，50个时间步长和2个特征的输入层。
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(50, 2)))
model.add(Dense(1))
LSTM输入提示
接下来我列出了在为LSTM准备输入数据时可以帮助你的一些提示。
1.LSTM输入层必须是3D。
2.3个输入尺寸的含义是：样本，时间步长和特征。
3.LSTM输入层由第一个隐藏层上的input_shape参数定义。
4.所述input_shape参数是限定的时间的步骤和特征数量的两个值的元组。
5.样本数默认假定为大于1。
6.NumPy数组中的reshape（）函数可用于将你的1D或2D数据重塑为3D。
7.reshape（）函数会将一个元组作为新定义的形状的参数。
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