解释一下注释为定义LSTM模型部分的代码

这段代码定义了一个LSTM模型，其中包含了多个层（layers），每个层中都包含了多个神经元（units）。在这个模型中，每个神经元的激活函数（activation function）都是tanh函数，用于将输入数据的值域缩放到-1到1之间。同时，每个层都使用了LSTM的记忆单元（memory cell）来保留之前的状态信息，从而能够更好地处理序列数据。最后，模型中还包含了一个全连接层（Dense layer），用于输出模型的预测结果。这个模型的输入数据形状为(batch_size, time_steps, input_dim)，其中batch_size表示每个批次中的样本数，time_steps表示每个样本的时间步数，input_dim表示每个时间步的输入数据的特征数。输出数据形状为(batch_size, num_classes)，其中num_classes表示输出的类别数。