tf.keras.layers.LSTM参数与LSTM模型之前的关系

单层LSTM模型流程图（多层时，利用前一层的每一个h输出态作为当前层的流输入即可）：

 不必担心这里的细节。我们会一步一步地剖析 LSTM 解析图。现在，我们先来熟悉一下图中使用的各种元素的图标

其中记忆状态ct又叫细胞状态，cell_state

隐藏状态ht 

在此过程中，有一个是记忆状态：

 同样对应的中间输出状态为Ht

接下来，介绍和tf.keras.layers.LSTM中的关系，

1、go_backwards参数，决定输入的序列是正序输入到lstm还是倒序输入到lstm,通过次参数，就可以构造双向lstm

2、return_sequences=true时，返回序列输入时，每一次迭代对应的(h1,...,ht-1,ht),如果为false是，返回ht结论：

通常，在需要将各个隐层的结果作为下一层的输入时，选择设置