logits来自LSTM模型：agent_logits = agent(feed_data)
然后log_prob = K.log(agent_logits)[:, -1, :]代表整个词汇表中的概率，对吗？我尝试使用tf.multinomial（）按照这种概率分布为整个批次生成下一个字符，例如：
indices = tf.cast(tf.multinomial(log_prob, num_samples = 1), tf.int32)
返回实际上是非常随机的，根本没有语法。该模型当然是正确的。我在这里做错了吗？感谢您的帮助！