Я думаю, что вам нужен еще один уровень - сети обычно имеют входной слой, несколько промежуточных слоев и выходной слой, который выполняет окончательную классификацию. В вашем случае вы можете добавить слой Dense () с 2 нейронами после слоя LSTM.
Кроме того, LSTMCell устарела ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/rnn_cell/LSTMCell ) и будет удалена в tenorflow 2.0. Я бы посоветовал использовать Keras (оболочку вокруг tenorflow) для настройки вашей сети - он предоставляет множество удобных функций и помогает анализировать вашу модель. Проверьте здесь для объяснения, как настроить модель LSTM: https://adventuresinmachinelearning.com/keras-lstm-tutorial/
Это - маленький набор модульных или интеграционных тестов, только для проверки исправности - что система в основном работает.
Может быть полезно извлечь такой комплект из Вашего большего комплекта автоматизированных тестов для быстрого тестирования, когда у Вас нет времени для полного комплекта.
На практике, к сожалению, комплект исправности часто все, что разрабатывается, хотя это лучше чем ничего.
Я понятия не имею, но я думаю, что мне нужен тот!:)
(примечание: шутка и метка как сообщество)
Это похоже на Президентский люкс, кроме в отличие от политика, необходимо быть на самом деле нормальными к... да, Вы видите, куда это идет.