Tensorflow -无法在Estimator中对MirroredStrategy分发使用BasicLSTMCell

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow支持分布式计算，可以在多个设备和计算资源上进行并行计算，以加速模型训练和推理过程。

Estimator是TensorFlow中的一个高级API，用于简化模型的构建、训练和评估过程。它提供了一种统一的接口，使得开发者可以更方便地使用TensorFlow进行模型开发。Estimator中的MirroredStrategy是一种分布式策略，用于在多个GPU上进行模型训练。

然而，由于BasicLSTMCell是TensorFlow中的一个低级API，不直接支持MirroredStrategy的分布式计算。这是因为BasicLSTMCell是基于单个设备的计算单元，无法直接在多个设备上进行并行计算。

如果想在Estimator中使用MirroredStrategy进行分布式训练，可以考虑使用更高级的LSTMCell实现，例如tf.contrib.rnn.MultiRNNCell或tf.keras.layers.LSTM。这些实现已经针对分布式计算进行了优化，可以在Estimator中与MirroredStrategy一起使用。

总结起来，无法在Estimator中对MirroredStrategy分发使用BasicLSTMCell，但可以考虑使用其他支持分布式计算的LSTMCell实现来替代。