可以提供基于tensorflow的lstm模型训练代码吗

当然可以，以下就是一份基于tensorflow的lstm模型训练代码示例：

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

# 定义 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(num_timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_val, y_val))

其中，`num_timesteps` 表示时间步数，`input_dim` 表示输入数据的维度，`output_dim` 表示输出数据的维度，`num_epochs` 表示训练轮数，`batch_size` 表示每个训练批次的数据量，`x_train` 表示训练数据的输入，`y_train` 表示训练数据的输出，`x_val` 表示验证数据的输入，`y_val` 表示验证数据的输出。