我训练了以下模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 100, input_length = 10, weights=[embedding_matrix], trainable = False))
model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences = True)))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(2 activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(x, y, epochs=10)
但是，在进行预测时，得到的输入长度为100。因此，我想知道是否可以根据预测时输入的长度来更改input_length的值？
如果是，那将如何影响模型，还是应该使用编码器和解码器模型？
这就是我发现的
model._layers[0].batch_input_shape = (None,500)
new_model = model_from_json(model.to_json())
new_model.summary()
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