tf.contrib.rnn.LSTMCell()

LSTM is composed of three different gates:

input, output, forgetting gate.

def __init__(
		num_units,
		use_peepholes=False,
		cell_clip=None,
		initializer=None,
		num_proj=None,
        proj_clip=None,
    	num_unit_shards=None,
    	num_proj_shards=None,
    	forget_bias=1.0,
    	state_is_tuple=True,
    	activation=None,
    	reuse=None,
    	name=None,
    	dtype=None,
    	**kwargs
		![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200909182056661.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lzMjg5OQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
)

tf.compat.v1.nn.bidirectional_dynamic_rnn

Input:

1. cell_fw: 这是一个RNNCell的实例，用来向前传播
2. cell_bw: 这是一个RNNCell的实例，用来向后传播

Returns
这个方法returns的是一个tuple，它的tuple又分成两部分，

3. Foward State
   Foward State 分成两部分，第一部分【batch_size， max_time， embedding_size】， 第二部分是最后一个state的大小。

4. Backward State