本文主要是对tensorflow中lstm模型中的c，h进行解析。rnn_cell_impl.py
1.关于RNN模型
在rnn_cell_impl.py的tensorflow源码中，关于RNN部分实现的类主要是BasicRNNCell，
首先在build函数中，定义了两个变量_kernel和_bias。
其中_num_untis表示RNN cell 的untis数目。
所以在call函数中，hidden_state的更新如下所示：
从上面中可以看出，RNN首先将input与上一个state连接，然后与在build函数中定义的_kernal变量点乘，最后加上偏置项。
2. 关于LSTM模型
主要看BasicLSTMCell这个类，在build函数中，定义了两个参数_kernel与_bias
与RNN不同，参数_kernal与_bias的列都是_num_units的四倍，主要是因为后面要分成四个部分，分别为i,j,f,o。
因此，在call函数中，
在call函数中，i,j,f,o可以分别表示为：
所以，在上面的图中，最上面的横线表示C，最小面的横线表示h。
3. 关于GRU模型
在GRU模型中的build函数中，可以看到定义了四个参数：
因此，在call函数中，
从下面的图中可以看出，zt为u，r表示rt，
从tensorflow的源码来看，上面的公式中ht的求解有问题，所以参考维基百科，得到下面的公式：