num_units 在 keras Tensorflow 2 的 GRU 和 LSTM 层中 - 混淆含义
num_units in GRU and LSTM layers in keras Tensorflow 2 - confuse meaning
我知道这个问题被提了很多次，但是我无法得到明确的答案，因为有不同的答案：
在 tf.keras.layers.LSTM tf.keras.layers.GRU 层中有一个名为 num_units 的参数。我在网上看到很多关于这个参数的问题。并且对于这个参数意味着什么并没有明确的答案期望明显的意义是输出的形状。有人说它意味着在每一层中有 num_units 个 LSTM 或 GRU 单元，有人说它只有一个 LSTM 或 GRU 单元，但是有 num_units 个隐藏单元（num_units 个tanh，每个门的 sigmoids 等等..）在 LSTM 或 GRU 层内。
LSTM Layer中的参数num_units指的是Layer中LSTM Units的个数，每个LSTM Unit包含下面的[=15] =].
我知道这个问题被提了很多次，但是我无法得到明确的答案，因为有不同的答案： 在 tf.keras.layers.LSTM tf.keras.layers.GRU 层中有一个名为 num_units 的参数。我在网上看到很多关于这个参数的问题。并且对于这个参数意味着什么并没有明确的答案期望明显的意义是输出的形状。有人说它意味着在每一层中有 num_units 个 LSTM 或 GRU 单元，有人说它只有一个 LSTM 或 GRU 单元，但是有 num_units 个隐藏单元（num_units 个tanh，每个门的 sigmoids 等等..）在 LSTM 或 GRU 层内。
LSTM Layer中的参数num_units指的是Layer中LSTM Units的个数，每个LSTM Unit包含下面的[=15] =].