tf.contrib.rnn.LSTMCell 里面参数的意义

num_units:LSTM cell中的单元数量，即隐藏层神经元数量。
use_peepholes:布尔类型，设置为True则能够使用peephole连接
cell_clip:可选参数，float类型，如果提供，则在单元输出激活之前，通过该值裁剪单元状态。
Initializer:可选参数，用于权重和投影矩阵的初始化器。
num_proj:可选参数，int类型，投影矩阵的输出维数，如果为None，则不执行投影。
pro_clip:可选参数，float型，如果提供了num_proj>0和proj_clip，则投影值将元素裁剪到[-proj_clip,proj_clip]范围。
num_unit_shards:弃用。
num_proj_shards:弃用。
forget_bias:float类型，偏置增加了忘记门。从CudnnLSTM训练的检查点(checkpoin)恢复时，必须手动设置为0.0。
state_is_tuple:如果为True，则接受和返回的状态是c_state和m_state的2-tuple；如果为False，则他们沿着列轴连接。后一种即将被弃用。
activation:内部状态的激活函数。默认为tanh
reuse:布尔类型，描述是否在现有范围中重用变量。如果不为True，并且现有范围已经具有给定变量，则会引发错误。
name:String类型，层的名称。具有相同名称的层将共享权重，但为了避免错误，在这种情况下需要reuse=True.
dtype:该层默认的数据类型。默认值为None表示使用第一个输入的类型。在call之前build被调用则需要该参数。
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摘抄于：https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82811066