我是TensorFlow的新手。我很想知道TF如何将渐变结合到LSTM的变量中（当使用渐变体面优化器时）。
在第一次迭代中调用tf.trainable_variables()并tf.gradients()
在第二次迭代期间，我应该能够计算第二次迭代的tf.trainable_variables()（通过将梯度乘以学习速率）？
正如我理解的理论，更新的权重等于预先更新的权重减去该权重的梯度（损失）和学习率。但是当我为带有DynamicRNN的BasicLSTM单元执行此操作时，情况似乎并非如此。