设置LSTM层神经元个数

要设置LSTM层的神经元个数，可以在创建LSTM层时使用units参数。units参数指定了该层中神经元的数量。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Keras库创建一个具有10个神经元的LSTM层：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(None, time_steps)))

在上面的代码中，LSTM(10)表示创建一个具有10个神经元的LSTM层。input_shape参数指定输入的形状，其中None表示任意序列长度，time_steps表示每个时间步的特征数量。你可以根据自己的数据集和任务需求调整这些参数。

请注意，你可以在同一个模型中使用多个LSTM层，并设置每个层的神经元个数。例如，以下代码演示了如何创建一个包含两个LSTM层的模型，第一个LSTM层有10个神经元，第二个LSTM层有5个神经元：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(None, time_steps)))
model.add(LSTM(5, input_shape=(None, time_steps)))

在上面的代码中，第一个LSTM层的输出将作为第二个LSTM层的输入。你可以根据自己的需求调整每一层的神经元个数和输入形状。

希望这个简单的示例能帮助你理解如何在Python中设置LSTM层的神经元个数。如有任何进一步的问题，请随时提问。