Python 无法建立lstm单元的顺序模型

我使用了一篇论文《贝叶斯层：神经网络不确定性模块》中的edward2库，为贝叶斯lstm编写了一个代码 :

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我想用这段代码来训练神经网络。有人能帮我吗？

请问你有什么问题？请参阅。您的代码中的确切错误是什么？请提供您的lstm单元顺序模型的完整源代码？例如，您有什么问题？请参阅。您的代码中的确切错误是什么？请提供lstm单元顺序模型的完整源代码？

lstm=ed.layers.LSTMCellReparameterization(8)
output_layer=tf.keras.layers.Dense(4)
def loss_fn(x,lable,datasetsize):
    state = lstm.get_initial_state(x)
    nll = 0.
    for t in range(x.shape[0]):
        net, state = lstm(x, state)
        logits = output_layer(net)
        nll += tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
                              lable, logits=logits))
    k1 = sum(lstm.losses) / datasetsize
    loss=nll+k1
    returnloss
loss1=loss_fn(b1,Y,2000)