# 定義乙個 lstm 結構，lstm 中使用的變數會在該函式中自動被宣告
lstm = tf.contrib.rnn.basiclstmcell(lstm_hidden_size)
# 將 lstm 中的狀態初始化為全 0 陣列，batch_size 給出乙個 batch 的大小
state = lstm.zero_state(batch_size, tf.float32)
# 定義損失函式
loss = 0.0
# num_steps 表示最大的序列長度
for i in range(num_steps):
# 在第乙個時刻宣告 lstm 結構中使用的變數，在之後的時刻都需要服用之前定義好的變數
if i>0:
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
# 每一步處理時間序列中的乙個時刻。將當前輸入（current_input）和前一時刻狀態（state）傳入定義的 lstm 結構就可以得到當前 lstm 結構的輸出 lstm_output 和更 新後的狀態
state lstm_output, state = lstm(current_input, state)
# 將當前時刻 lstm 結構的輸出傳入乙個全連線層得到最後的輸出
final_output = fully_connected(lstm_output)
# 計算當前時刻輸出的損失
loss += calc_loss(final_output, expected_output)
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