我首先使用 L.LSTM ，然后我发现了这个 NStepLSTM，它是官方教程文档的一部分。 https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.links.NStepLSTM.html?highlight=Nstep
为什么chainer.links.NStepLSTM 或chainer.links.NStepBiLSTM 没有reset_state？如何重置状态？
它是否传递了一个序列列表（每个都是一个序列链接器。变量，例如一篇文章包含多个单词是一个变量）？这个类的目的是处理不同长度的序列吗？
我们可以使用 truncate BPTT 来节省 chainer.links.NStepLSTM 中的内存吗？如何
1. NStepLSTM 得到一批序列，返回一批输出序列，虽然 LSTM 得到的是一批词。您不需要使用 for 循环来使用 NStepLSTM。NStepLSTM 使用 NVIDIA 提供的库 cuDNN，速度非常快。NStepLSTM 没有状态。如果要链接 NStepLSTM，请使用 NStepLSTM 的输出。请参阅 seq2seq 示例：https ://github.com/chainer/chainer/blob/master/examples/seq2seq/seq2seq.py
2. 是的。它有一批从句子创建的嵌入向量序列。您可以使用不同长度的序列。请参阅 seq2seq 示例。注意L.NStepLSTM可以得到句子序列，而F.NStepLSTM可以得到转置序列。我的意思是它可以获得一系列单词的序列。实际上 L.NStepLSTM 在其实现中调用 F.transpose_sequences 和 F.NStepLSTM。
3.对不起，很难。正如我所说，NStepLSTM 是 cuDNN 的 RNN 库的包装器。它不支持 BPTT。当然你可以拆分句子并调用 NStepLSTM 两次。