如何在Python中实现长短期记忆网络（LSTM）？

在Python中，特别是使用深度学习库Keras（现在已被TensorFlow库吸收，但仍保持独立模块），你可以轻松地实现长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。以下是一个简单的例子：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加一个LSTM层，输入维度是时间步数*timesteps, 输出维度是隐藏单元的数量
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim)))

# 可能还需要添加一个dropout层来防止过拟合
model.add(Dropout(0.2))

# 最后添加一个全连接层（Dense）来进行分类或回归任务
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax' if classification else 'linear'))

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy' if classification else 'mean_squared_error',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 使用训练数据训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

# 测试模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

在这个例子中，你需要先准备好输入数据`X_train`和对应的标签`y_train`，其中`timesteps`是每个样本的时间步数，`input_dim`是每个时间步的特征数量，`output_dim`是预测目标的类别数（如果是回归任务则去掉激活函数和`softmax`）。