LSTM可用于预测和分类任务。
对于分类,您可以按照我在下面描述的最常用的体系结构进行操作。但是,您可以根据需要构建自己的模型。
作为LSTM的输出(这里我用time_major == False解释dynamic_rnn),我们有一个形状为 output = [batch_size,sequnce_length,cell.output_size] 的张量,这意味着对于批处理中的每一行,我们都有[sequnce_length,cell.output_size]。
<强> 1。方法1
<强> 1。方法2
希望这有帮助。