Keras 2.4.0及以上版本使用CuDNNLSTM，创建LSTM模型，要求神经网络层数为2，输入维度为3，隐藏层维度为1，序列长度为50，训练轮次为60，批大小为32，损失函数为均方误差，学习率为0.002，优化器为Adam，

好的，我了解了您的要求。以下是使用CuDNNLSTM创建LSTM模型的代码：

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

model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(1, input_shape=(50, 3), return_sequences=True))
model.add(CuDNNLSTM(1))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

其中，X_train是形状为(N, 50, 3)的训练数据，y_train是形状为(N, 1)的目标数据。您需要将数据准备好后，将其传递给模型的`fit`方法进行训练。

希望这能回答您的问题！

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Keras 2.4.0及以上版本使用CuDNNLSTM，创建LSTM模型，

好的，下面是使用CuDNNLSTM创建LSTM模型的代码：

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

model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(1, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

其中，`timesteps`是序列的长度，`input_dim`是输入数据的维度。您需要将数据准备好后，将其传递给模型的`fit`方法进行训练。

需要注意的是，CuDNNLSTM只能在GPU上运行，并且需要安装CUDA和CuDNN。如果您遇到任何问题，请确保您的环境已正确配置，并且您正在使用GPU版本的TensorFlow。

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。