前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型，比如：
但是感觉这些例子还是太复杂了，所以这里写了个比较简单的版本，虽然不优雅，但是还是比较容易理解。
如果你想了解 LSTM 的原理的话(前提是你已经理解了普通 RNN 的原理），可以参考我前面翻译的博客：
<a href="http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/58598296" target="_blank">（译）理解 LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）</a>
如果你想了解 RNN 原理的话，可以参考 AK 的博客：
<a href="http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/" target="_blank">The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks</a>
很多朋友提到多层怎么理解，所以自己做了一个示意图，希望帮助初学者更好地理解 多层RNN.
图1 3层RNN按时间步展开
本例不讲原理。通过本例，你可以了解到单层 LSTM 的实现，多层 LSTM 的实现。输入输出数据的格式。 RNN 的 dropout layer 的实现。
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我们一共只迭代不到5个epoch，在测试集上就已经达到了0.9825的准确率，可以看出来 LSTM 在做这个字符分类的任务上还是比较有效的，而且我们最后一次性对 10000 张测试图片进行预测，才占了 725 MiB 的显存。而我们在之前的两层 CNNs 网络中，预测 10000 张图片一共用了 8721 MiB 的显存，差了整整 12 倍呀！！ 这主要是因为 RNN/LSTM 网络中，每个时间步所用的权值矩阵都是共享的，可以通过前面介绍的 LSTM 的网络结构分析一下，整个网络的参数非常少。
毕竟 LSTM 更多的是用来做时序相关的问题，要么是文本，要么是序列预测之类的，所以很难像 CNNs 一样非常直观地看到每一层中特征的变化。在这里，我想通过可视化的方式来帮助大家理解 LSTM 是怎么样一步一步地把图片正确的给分类。
看下面我找了一个字符 3
我们先来看看这个字符样子,上半部分还挺像 2 来的
我们看看在分类的时候，一行一行地输入，分为各个类别的概率会是什么样子的。
在上面的图中，为了更清楚地看到线条的变化，我把坐标都去了，每一行显示了 4 个图，共有 7 行，表示了一行一行读取过程中，模型对字符的识别。可以看到，在只看到前面的几行像素时，模型根本认不出来是什么字符，随着看到的像素越来越多，最后就基本确定了它是字符 3.
好了，本次就到这里。有机会再写个优雅一点的例子，哈哈。其实学这个 LSTM 还是比较困难的，当时写 多层 CNNs 也就半天到一天的时间基本上就没啥问题了，但是这个花了我大概整整三四天，而且是在我对原理已经很了解（我自己觉得而已。。。）的情况下，所以学会了感觉还是有点小高兴的~
17-04-19补充几个资料：