Python Keras双向LSTM返回两个输出（fwd+；向后），哪个步骤映射到输出张量中的哪一行？

使用以下Keras双向LSTM：

x_forward, x_backward = tf.keras.layers.Bidirectional(
  layer=tf.keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True),
  merge_mode=None  # return separate forward and backward outputs
)

x\u向前

和

x\u向后

现在是形状的张量

[批次大小，序列长度，128]

。在

xu-forward

中，我假定

xu-forward[：，0，：]

映射到序列步骤

0

的输出，依此类推

我不清楚

x\u backward

。

x_backward[：，0，：]

映射到第一个序列步骤还是最后一个序列步骤