在 Keras 中使用 LSTM 层时，不需要在全连接层（Dense 层）前面添加展平层（Flatten 层）。这是因为 LSTM 层的输出已经是一个一维向量，可以直接作为 Dense 层的输入。下面详细解释这个问题。
### LSTM 层的输出
LSTM 层的工作方式是处理序列数据，并输出一个一维向量，这个向量可以直接用于全连接层。具体来说，LSTM 层有两种常见的输出模式：
1. **输出序列中的最后一个状态**（默认模式）：LSTM 层输出最后一个时间步的隐状态向量。
2. **输出整个序列的所有时间步的状态**：如果在构建 LSTM 层时设置 `return_sequences=True`，LSTM 层会输出所有时间步的状态。
在你的代码中，没有设置 `return_sequences=True`，因此 LSTM 层默认输出最后一个时间步的隐状态向量，这已经是一个一维向量，可以直接传递给 Dense 层。
### 代码解释
```python
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1, output_dim=128))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
```
1. **Embedding 层**：
- `input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1`：词汇表大小，加 1 是因为索引从 1 开始，0 可能用于填充值。
- `output_dim=128`：每个词嵌入成一个 128 维的向量。
2. **LSTM 层**：
- `LSTM(128)`：包含 128 个 LSTM 单元。
- 输出是一个 128 维的向量，即最后一个时间步的隐状态。
3. **Dense 层**：
- `Dense(1, activation='sigmoid')`：全连接层，输出一个标量，用于二分类。
- `sigmoid` 激活函数将输出压缩到 [0, 1] 区间，用于二分类任务。
### 为什么不需要 Flatten 层
在 Keras 中，LSTM 层输出的隐状态向量已经是一个一维向量，其形状是 `(batch_size, units)`，在你的例子中是 `(batch_size, 128)`。Dense 层可以直接处理这个一维向量，不需要再进行展平。
如果使用的是 `Conv2D` 层或其他需要将高维数据展平成一维向量的层，那么在连接 Dense 层之前需要使用 `Flatten` 层。但是，对于 LSTM 层（或其他 RNN 层），这一额外步骤是多余的，因为其输出已经是适合 Dense 层输入的一维向量。
### 总结
在你的模型中，LSTM 层的输出已经是一个一维向量，因此可以直接连接到 Dense 层。不需要使用 Flatten 层，因为 LSTM 层的输出本身就是适合 Dense 层输入的一维数据。