文档中Tensorflw MultiRNNCell的参数，我认为是错误的

TensorFlow MultiRNNCell是一个用于构建多层循环神经网络（RNN）的类。它的参数包括：

1. num_units：一个整数，表示每个RNN单元中的神经元数量。
2. rnn_cell：一个RNN单元的实例，用于构建多层RNN。常见的RNN单元包括BasicRNNCell、BasicLSTMCell和GRUCell。
3. state_is_tuple：一个布尔值，表示是否将RNN单元的状态作为元组返回。如果设置为True，则状态将作为元组返回，其中第一个元素表示主状态，后续元素表示其他状态。如果设置为False，则状态将作为单个张量返回。
4. num_layers：一个整数，表示RNN的层数。
5. input_size：一个整数或一个形状元组，表示输入的大小。在TensorFlow 2.x版本中，该参数已被弃用，可以忽略。
6. output_size：一个整数，表示输出的大小。在TensorFlow 2.x版本中，该参数已被弃用，可以忽略。

TensorFlow MultiRNNCell的作用是将多个RNN单元按照指定的层数堆叠起来，构建一个多层的RNN模型。每个RNN单元都可以有不同的参数设置，例如不同的神经元数量、不同的RNN单元类型等。这样可以增加模型的复杂度和表达能力，提高对序列数据的建模能力。

在TensorFlow中，可以使用tf.contrib.rnn.MultiRNNCell来创建MultiRNNCell对象。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.rnn import MultiRNNCell, BasicLSTMCell

# 定义RNN单元的参数
num_units = 128
num_layers = 3

# 创建多层RNN
cells = [BasicLSTMCell(num_units) for _ in range(num_layers)]
multi_rnn_cell = MultiRNNCell(cells)

# 使用多层RNN构建模型
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_rnn_cell, inputs, dtype=tf.float32)

在腾讯云的产品中，与RNN相关的产品包括腾讯云AI Lab、腾讯云AI开放平台等，可以用于构建和训练RNN模型。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云客服人员。