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使用する必要があるLSTMセルの最小、最大、および「妥当な」量に関する経験則（または実際の規則）はありますか？具体的には、TensorFlowとプロパティのBasicLSTMCellに関連していnum_unitsます。 私が定義する分類問題があると仮定してください： t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector (number of classes) i - number of training examples たとえば、トレーニングの例の数は次の数よりも多い必要がありますか？ 4*((n+1)*m + m*m)*c cセルの数はどこですか？これに基づいています：LSTMネットワークのパラメーターの数を計算する方法？私が理解しているように、これはパラメータの総数を与えるはずであり、トレーニング例の数よりも少なくなければなりません。

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変数（大きなテーブル/データフレーム）をメモリに保持し、複数のipythonノートブックで共有する方法はありますか？ 私はMATLABの永続変数に概念的に似ている何かを探しています。そこで、複数の個別のエディター（ノートブック）からカスタム関数/ライブラリーを呼び出し、その外部関数に結果（または大きなテーブル）をキャッシュさせることができます。 頻繁に使用するテーブル（ノートブックから呼び出されるカスタムライブラリを介して読み込まれる）の再読み込みは避けたいと思います。これは、新しい分析を開始するたびに約2〜3分かかるためです。

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