Python 张量流LSTM的多维输入

我有一系列多维时间序列，如下所示：

Input Xi   i=1..N samples

Xi=[y1，…yk…，yT]K=1..T，yk是一个向量，T=50（序列长度）
当yk=[yk1，…ykm]m=3时

与ykj：浮动

使用LSTM张量流，我们希望预测下一步（T+1），假设样本的训练如下：

Xi=[y1,...., yT]`

当前代码给出了m=1（一维Y）的输入形式

想知道在LSTM张量流中，如果m=2，3，是否有方法输入数据

如果没有，是否有输入多维时间序列的变通方法

参考文献如下（这并没有回答多维问题）：

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input_data = tf.placeholder(tf.float32, [batchSize, numSteps, numInputs])
targets = tf.placeholder(tf.float32, [batchSize, numSteps, numInputs])