첫 번째 단계에서 출력의 갯수(hidden_size)를 명시하고, 두번째로 cell과 입력데이터(x_data)를 넘겨준다. output(그 state의 output)과 state를 출력한다.

성능이 안 좋은 경우 Cell의 타입만 바꾸면 되기 때문에 편리하다.

h, e, l, o 를 one hot encoding 하니까 shape 끝에가 4인 거고 출력 갯수는 임의의 값을 직접 정하면 된다. (위의 경우는 2)
값은 아마 Weight들 일거고 이런 형태의 shape이 나온다는 걸 이해하면 된다.

시퀀스(시리즈) 개수가 shape 중간에 들어간다.위에서는 5이고, 위 아래 동일하게 하면 된다.

처음 파라미터는 batch size. 즉 시퀀스 길이 5, 히든 사이즈(출력) 2 크기로 몇개 씩 반복할 건지를 정하는 값이다.
학습을 시킬 때 문자열 하나씩("hello") 학습시키면 느리고 비효율적이다. 그래서 이렇게 한번에 여러개를 학습시키면 훨씬 효율적이다.