以data_format='channels_last'為例：
輸入尺寸：輸入 5d 張量，尺寸為： (samples,time, rows, cols, channels)。即要提前將訓練集和測試集reshape成如上形式的tensor張量，例如下圖：
輸出尺寸：如果 return_sequences，返回 5d 張量，尺寸為：(samples, timesteps, output_row, output_col, filters)。 否則，返回 4d 張量，尺寸為：(samples, output_row, output_col, filters)。（o_row 和 o_col 取決於 filter 和 padding 的尺寸）
注意：假如上一層是convlstm2d layer，那麼其輸出為以上形式的4d張量或5d張量，當後面再接另外乙個layer時，就要考慮該layer是否能接受4d張量或5d張量（即要考慮convlstm2d的輸出能否作為該layer的輸入）
convlstm2d是乙個lstm網路，但它的輸入變換和迴圈變換是通過卷積實現的如下圖。其很多引數的理解上也可參考lstm。
共25個引數，以下圖為例對幾個常用的引數進行解釋，其他的請查閱keras官網。
（recurrent_activation 是針對於 input/forget/output 三個gate的啟用函式. activation 是針對於 cell state 和 hidden state的啟用函式. 下面所有引數帶recurrent和不帶recurrent的區別和此處相同）
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