根据我在线阅读的信息，LSTM中的隐藏状态是从输入/时间步骤生成的，例如，请参见图像https://i.stack.imgur.com/SjnTl.png。
但是，Tensorflow中隐藏状态的数量似乎是num_units，并且从我在线阅读的各种示例中，num_units可能与输入中的时间步数非常不同。 （例如，对于28 * 28 MNIST图像输入，28个时间步长行可以有500个num_units。）
隐藏状态/ num_units如何在那里工作？
另外，我还看到连接在一起的不同LSTM层中具有不同隐藏状态数的示例？在这种情况下，LSTM层如何连接？
num_units或隐藏状态的大小与时间步数无关。隐藏状态是大小为num_units的向量，在每个时间步骤都会更新。所以在链接的图表中，如果我们看第一层（第0层），那么h1(0)是长度为num_units的向量，h1(0)，h2(0)也是如此...num_units不需要是相同的。较高层的input_size需要等于直接下层的num_units，因为下层的隐藏状态作为输入馈送到高层。有关输入向量如何连接到隐藏状态向量的详细信息，请google LSTM单元格，您将找到一些很好的解释。