LSTM模型代码解析：结构、层级、参数详解

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。