如果我们使用tf.keras.layers.LSTM (tf版本是2.0)，我们如何获取单元状态？

在使用tf.keras.layers.LSTM模块（TensorFlow版本为2.0）时，要获取单元状态，可以使用return_state=True参数来实现。LSTM层的输出是一个包含输出序列和状态的列表，可以通过解包获取所需的状态。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设输入数据的shape为(batch_size, timesteps, input_dim)
input_data = tf.keras.Input(shape=(timesteps, input_dim))

# 创建LSTM层，设置return_state=True来返回状态
lstm_output, state_h, state_c = tf.keras.layers.LSTM(units, return_state=True)(input_data)

# lstm_output是LSTM层的输出序列，state_h是LSTM层的隐藏状态，state_c是LSTM层的细胞状态

上述代码中，lstm_output是LSTM层的输出序列，state_h是LSTM层的隐藏状态（即最后一个时间步的输出），state_c是LSTM层的细胞状态。根据需要，可以选择获取其中的某个或多个状态。

关于LSTM的应用场景，LSTM主要用于序列数据处理，例如自然语言处理（NLP）中的文本生成、情感分析等任务，以及时间序列预测等。在腾讯云产品中，可以使用AI Lab提供的AI开发者套件、腾讯云AI引擎等相关产品进行深度学习模型的训练和部署。你可以参考腾讯云AI Lab的官方文档获取更多详细信息：https://cloud.tencent.com/product/ailab