用于土壤湿度预测的，rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同，做一个表格处理
下面是一个简单的表格，列出了在用于土壤湿度预测时，RNN、LSTM 和 ConvLSTM 的输入和输出的不同之处：
| 模型 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| RNN | \((X_{1}, X_{2}, ..., X_{T})\) | \((y_{1}, y_{2}, ..., y_{T})\) |
| LSTM | \((X_{1}, X_{2}, ..., X_{T})\) | \((y_{1}, y_{2}, ..., y_{T})\) |
| ConvLSTM | \((X_{1}, X_{2}, ..., X_{T})\)，其中 \(X_t\) 是形状为 \((C, H, W)\) 的张量 | \((y_{1}, y_{2}, ..., y_{T})\)，其中 \(y_t\) 是形状为 \((C, H, W)\) 的张量 |
在上表中，\(X_{1}, X_{2}, ..., X_{T}\) 代表 \(T\) 个时间步中的输入，\(y_{1}, y_{2}, ..., y_{T}\) 代表对应的输出。对于 RNN 和 LSTM，每个时间步的输入和输出都是一个标量。而对于 ConvLSTM，每个时间步的输入和输出都是一个形状为 \((C, H, W)\) 的张量，其中 \(C\)、\(H\)、\(W\) 分别代表通道数、高度和宽度。此外，对于 ConvLSTM，输入和输出的形状必须相同。