我正在尝试自己开发我的第一个模型。我想使用LSTM对一系列输入进行分类。详细地说，我有一系列96个时间步，有两个输入（2,96），我有标签，为每个系列分配32个可能的类之一。我的班级标签是单热编码的。我需要的是一个数字，用于估计一个系列属于一个类的可能性，而不是类预测本身。我的问题是这个代码在概念上是否正确，我怎么能添加分类层。谢谢！
cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(hidden_size)
cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=dropout)
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell for _ in range(num_layers)])
output, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, dtype=tf.float32)