隱藏層的維度(左部tf會(huì)自動(dòng)匹配)：
(embdding_dim + n_class抖拴，128)
每個(gè)循環(huán)體的輸入維度計(jì)算：
batch*emb_dim + batch*n_class
所以輸入維度是：
（batch腥椒，emb_dim + n_class）
dropout是控制隱藏層正常工作的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。在訓(xùn)練時(shí)使用笼蛛，驗(yàn)證時(shí)不使用。在多層lstm中的不同層之間使用，同一層的lstm中循環(huán)體之間不使用榨为。
