LSTM神经网络层数为2的L1正则化示例

下面是一个LSTM神经网络层数为2且应用L1正则化的示例代码：

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

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(10, 1), kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01), return_sequences=True))
model.add(LSTM(64, kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01)))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.summary()

在这个示例代码中，我们使用了TensorFlow Keras的Sequential模型，并添加了两个LSTM层，其中第一个LSTM层包括64个LSTM单元，输入形状为(10, 1)，应用了LSTML1正则化，正则化系数为0.01，并设置了`return_sequences=True`，以便让第一个LSTM层返回一个序列输出，以供第二个LSTM层使用。第二个LSTM层也包括64个LSTM单元，并应用了LSTML1正则化，正则化系数为0.01。然后我们添加了一个全连接层(Dense)输出结果。

在模型编译过程中，我们使用了均方误差(mse)作为损失函数，并使用adam作为优化器。最后，我们打印出模型概述。

需要注意的是，第一个LSTM层需要设置`return_sequences=True`，以便将序列输出传递给第二个LSTM层。并且LSTML1正则化可以通过传递`kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01)`参数来实现。您可以使用其他正则化方法，例如LSTML2正则化等。