多くのRNNクラス（BasicRNNCell、LSTMCellなど）のコンストラクタでは、num_unitsという引数が使用できます。これは、セル内のユニット数を設定します。TensorFlowのRNNユニットとセル
これは、RNNが順番に処理する必要がある要素の数を特定したと考えました。したがって、RNNに長さNのシーケンスを処理させたい場合は、セルごとにN個のユニットが必要です。これは正しいです？ RNNユニットとは何ですか？
いいえ、正しくありません。
num_unitsは、セルが表現できるフィーチャの数を表します。各時間ステップで、特定のサイズ（RNNが順番に処理する要素の数）を入力します。これはあなたのニューラルネットワークのレイヤー0と似ています。この入力は、次に、サイズがnum_unitsの隠れ層に処理されます。これもセル出力のサイズです。
あなたはNと呼ばれるものを入力テンソルのサイズで設定します。 num_unitsは、モデルのハイパーパラメータです。大きければ大きいほど、あなたのモデルには自由度が増えます（より説明的な機能）。
num_unitsは、LSTM（またはrnn）セル内のユニット数を表します。
num_unitsは、フィードフォワードニューラルネットワークからの隠れ層の類推として解釈することができます。フィードフォワードニューラルネットワークの隠れ層のノード数は、num_units LSTM単位のLSTM単位の数と同じですnetwork.Followingピクチャのhttps://jasdeep06.github.io/posts/Understanding-LSTM-in-Tensorflow-MNIST/
から引用し（任意confusion- enter image description here
をクリアする必要がありません、したがって、それは細胞の形状を示し、RNNセル内のユニットの数です。 – AKSW