LSTM层
keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)核心参数
units
input_dim
return_sequences
input_length：当输入序列的长度固定时，该参数为输入序列的长度。当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数，否则全连接的输出无法计算出来。
输入shape
形如（samples，timesteps，input_dim）的3D张量
输出shape
如果return_sequences=True：返回形如（samples，timesteps，output_dim）的3D张量否则，返回形如（samples，output_dim）的2D张量
1.输入和输出的类型
相对之前的tensor，这里多了个参数timesteps，其表示啥意思？举个栗子，假如我们输入有100个句子，每个句子都由5个单词组成，而每个单词用64维的词向量表示。那么samples=100，timesteps=5，input_dim=64，你可以简单地理解timesteps就是输入序列的长度input_length(视情而定)
2.units
假如units=128，就一个单词而言，你可以把LSTM内部简化看成Y=X1×64W64×128Y=X1×64W64×128
3.return_sequences
我们可以把很多LSTM层串在一起，但是最后一个LSTM层return_sequences通常为false，具体看下面的栗子。
栗子
you are really a genius
model = Sequential() model.add(LSTM(128, input_dim=64, input_length=5, return_sequences=True)) model.add(LSTM(256, return_sequences=False))
(3)通过第二个LSTM，此时输入为V1’..V5’都为128维，经转换后得到V1”..V5”为256维，最后因为return_sequences=False，所以只输出了最后一个红色的词向量
Keras关于LSTM的units参数：
这个问题也困扰了我很久，后来终于明白了，很多资料都没有在这个地方做详细的解释，那就是 LSTM 的 cell 里面的 num_units 该怎么理解，其实也是很简单，看看下图：
可以看到中间的 cell 里面有四个黄色小框，你如果理解了那个代表的含义一切就明白了，每一个小黄框代表一个前馈网络层，对，就是经典的神经网络的结构，num_units就是这个层的隐藏神经元个数，就这么简单。其中1、2、4的激活函数是 sigmoid，第三个的激活函数是 tanh。
另外几个需要注意的地方：
1、 cell 的状态是一个向量，是有多个值的。。。一开始没有理解这点的时候怎么都想不明白
2、 上一次的状态 h(t-1)是怎么和下一次的输入 x(t) 结合（concat）起来的，这也是很多资料没有明白讲的地方，也很简单，concat， 直白的说就是把二者直接拼起来，比如 x是28位的向量，h(t-1)是128位的，那么拼起来就是156位的向量，就是这么简单。。
3、 cell 的权重是共享的，这是什么意思呢？这是指这张图片上有三个绿色的大框，代表三个 cell 对吧，但是实际上，它只是代表了一个 cell 在不同时序时候的状态，所有的数据只会通过一个 cell，然后不断更新它的权重。
4、那么一层的 LSTM 的参数有多少个？根据第 3 点的说明，我们知道参数的数量是由 cell 的数量决定的，这里只有一个 cell，所以参数的数量就是这个 cell 里面用到的参数个数。假设 num_units 是128，输入是28位的，那么根据上面的第 2 点，可以得到，四个小黄框的参数一共有 （128+28）*（128*4），也就是156 * 512，可以看看 TensorFlow 的最简单的 LSTM 的案例，中间层的参数就是这样，不过还要加上输出的时候的激活函数的参数，假设是10个类的话，就是128*10的 W 参数和10个bias 参数
5、cell 最上面的一条线的状态即 s(t) 代表了长时记忆，而下面的 h(t)则代表了工作记忆或短时记忆