如何对LSTM输出的特征进行分类？

Question

在Keras的DNN体系结构中，LSTM层（返回序列=True）的输出是（批处理大小、尺寸1、尺寸2）。我想利用这些中间层特征，并使用现成的分类器（如SVM）对其进行分类。在sklearn-SVM（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html）中，拟合方法采用X的形状（n_样本，n_特征）。当我有一个矩阵作为n_特征时该怎么办？在输入SVM之前，我可以使用PCA技术吗