deep_learning_Function_rnn_cell.BasicLSTMCell

tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True): n_hidden表示神经元的个数，forget_bias就是LSTM们的忘记系数，如果等于1，就是不会忘记任何信息。如果等于0，就都忘记。state_is_tuple默认就是True，官方建议用True，就是表示返回的状态用一个元祖表示。这个里面存在一个状态初始化函数，就是zero_state（batch_size，dtype）两个参数。batch_size就是输入样本批次的数目，dtype就是数据类型。

例如：

import tensorflow as tf

batch_size = 4
input = tf.random_normal(shape=[3, batch_size, 6], dtype=tf.float32)
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(10, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
init_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)

output, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, input, initial_state=init_state, time_major=True) #time_major如果是True，就表示RNN的steps用第一个维度表示，建议用这个，运行速度快一点。
#如果是False，那么输入的第二个维度就是steps。
#如果是True，output的维度是[steps, batch_size, depth]，反之就是[batch_size, max_time, depth]。就是和输入是一样的

#final_state就是整个LSTM输出的最终的状态，包含c和h。c和h的维度都是[batch_size， n_hidden]
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(output))
    print(sess.run(final_state))

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原文链接：https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/73353145