Как получить множественный прогноз для simpleRNN

В общем моя система такая

• 4 входа массива и возврат 1 выход массива
• каждый массив состоит из 12 чисел

моя модель ниже

n_hidden = 512
input_shape = 12
input_len = 4 
model = Sequential()

model.add(SimpleRNN(n_hidden, input_shape=(input_len, input_shape), return_sequences=False))
model.add(Dense(n_hidden, activation = "linear")) 
model.add(Dense(input_shape, activation = "linear"))
opt = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss='mse', optimizer=opt)
model.summary()

код предсказания.

in_ = basicdata[0].x[:1]
# in_.shape =  (1,4,12)

predicted = []
NUM_DATA = 100
cnt = 0
for i in range(NUM_DATA):
    out_ = model.predict(in_)  
    #it returns only 1 answer.
    #out_.shape = (1, 12) 

    in_ = np.concatenate((in_.reshape(input_shape, input_len)[1:], out_), axis=0).reshape(1, input_shape,input_len) 
    if cnt == 0:
        predicted = out_
    else:
        predicted = np.concatenate([predicted,out_],axis=0)
    cnt = cnt + 1

В этом случае model.predict принимает (1,4,12) и возвращает один массив (1, 12), но Я хочу получить (10,12) несколько кандидатов для выборки.

Я предполагаю, что return_sequences и batch_size в simpleRNN связаны, но все еще расплывчаты.

В моем понимании.

• return_sequences

return_sequences = False

А,В,С,D => (Е)

return_sequences = True

А,В,С,D => (А,В,С,D,Е)

Я хочу, чтобы это было ниже

А,В,С,D => (Е1,Е2,Е3,Е4,Е5)

• batch_size

batch_size влияет на форму ввода,

Я хочу изменить вывод.