例如这样一个数据集合，总共100条句子，每个句子20个词，每个词都由一个80维的向量表示。在lstm中，单个样本即单条句子输入下（shape是 [1 , 20, 80]），假如设定每一个time step的输入是一个词（当然这不一定，你也可以调成两个词或者更多个数的词），则在t0时刻是第一个时间步，输入x0则为代表一条句子（一个样本）中第1个词的80维向量，t1是第二个时间步，x1表示该句子中第2个词的80维向量，依次类推t19输入是最后一个词即第20个词的向量表示。
常见的tf或者keras中lstm的参数（samples， timestep， input_dim），samples是指批量训练样本的数量， timestep是时间步（这个时间步可自己设置）比如上面说的20，input-dim是每个time step的输入shape
假设输入的样本是一条条的句子：
样本1:“”富强，民主，文明，和谐，自由，平等，公正，法治，爱国，敬业，诚信，友善“”
样本2:“”实现伟大中国梦“”
样本3:“”跑得比谁都快“”
对于这样的不同长度的样本，因为长短不一，需要先编码，embedding成相同维度的数据。比如每个句子embedding成shape为[24, 80]，这样的话，若批训练的BatchSize是1的话， A假如你的时间步设置为12，那么需要将单个样本X, reshape成【1,12,160】，输入到LSTM，此时LSTM中每个时间步输入X_t的shape是[1,160];
B假如你的时间步设置为24，那么需要将单个样本X, reshape成【1, 24, 80】, 输入到LSTM, 此时LSTM每个时间步输入X_t的shape就是【1,80】.
盗用下知友的图如下， X_t就是下图中的X0，X1，.....Xn：
其实，从另一个角度也可以区分，time_step是神经网络的参数，网络建好了便不会改变；batch是训练参数，在训练时可根据效果随时调整。
