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本文探讨了使用TensorFlow实现RNN网络的过程，通过将单一的BasicLSTMCell单元替换为多层LSTMCell单元，提高了网络的复杂性和表现力。同时，文章提供了详细的代码示例，展示了如何创建和堆叠多个LSTM单元，并使用MultiRNNCell进行整合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题： error_lstm
原代码：

rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=512, state_is_tuple=True)
# 添加dropout layer，一般只设置output_keep_prob
# lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell=lstm_cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0)
m_rnn_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([rnn_cell] * 3, state_is_tuple=True)

改过之后的代码：

lstm_cell = []
for iiLyr in range(3):
 lstm_cell.append(tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=512, state_is_tuple=True))
# 添加dropout layer，一般只设置output_keep_prob
# lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell=lstm_cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0)

mlstm_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(cells=lstm_cell, state_is_tuple=True)

解决思路：
ValueError
ValueError2