lstm中look_back的大小选择_[Pytorch和Tensorflow对比（二）]：LSTM
1. LSTM网络输入和输出的区别
1.1 单LSTM
Tensorflow
# state_is_tuple表示输出的state是 (c_state, m_state)形式的tuple
Pytorch
lstm 1.2 双向LSTM
Tensorflow
# 定义前向和后向的LSTM单元
Pytorch
bilstm 1.3 多层双向LSTM
Tensorflow
Tensorflow实现多层LSTM的方法比较多，可以使用循环实现，也可以使用API；循环的方法自由度更高，可以自行取用中间结果，API的方法更简洁。下面以API的方法示例
# 注意这里必须先使用列表创建不同的cell，再传入API中
Pytorch
multi_lstm 1.4 关于LSTM的dropout
Tensorflow
Tensorflow中的dropout可以对输入、隐层以及输出层添加，只需要在定义LSTMCell的时候添加一个包装类即可。
lstm_cell Pytorch
Pytorch中的dropout只能在多层之间作用，也就是说只能对层与层之间的输出有效
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