keras：每个示例的LSTM链的动态数量，然后是平均池

Question

如果有人能在keras中为以下场景提供一个工作代码，我将不胜感激：

1）每个训练/测试示例都表示为一组不相关的单词序列。例如，示例“no.1”可以具有3个序列，但是示例“no.2”可以具有10个序列。你知道吗

2）对于每个示例，每个对应的序列都经过一个LSTM链，然后这些LSTM的最后一个向量被“平均池”，以获得表示该示例的所有序列的单个向量。然后，将平均矢量送入完全连通的隐层，然后送入softmax。你知道吗

3）我们使用嵌入查找层将这些序列中的单词映射到相应的向量（然后映射到LSTM）。在训练和反向传播期间，嵌入也微调。你知道吗

我知道我可以放置固定数量的LSTM链，然后进行平均池，但是由于每个示例的序列数是动态的，所以我正在寻找一个真正的解决方案。你知道吗

干杯， 法罗克。你知道吗