Расчет параметров LSTM

Я пытаюсь вычислить общие параметры модели LSTM, и у меня есть некоторая путаница.

Я искал некоторые ответы, такие как эта почта и эта почта. Я не знаю, какова роль скрытых единиц в вычислении параметров (h1=64, h2=128 в моем случае).

import tensorflow as tf

b, t, d_in, d_out = 32, 256, 161, 257

data = tf.placeholder("float", [b, t, d_in])  # [batch, timestep, dim_in]
labels = tf.placeholder("float", [b, t, d_out])  # [batch, timestep, dim_out]

myinput = data
batch_size, seq_len, dim_in = myinput.shape

rnn_layers = []

h1 = 64
c1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(h1)
rnn_layers.append(c1)

h2 = 128
c2 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(h1)
rnn_layers.append(c2)

multi_rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(rnn_layers)
rnnoutput, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=multi_rnn_cell, 
inputs=myinput, dtype=tf.float32)

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

all_trainable_vars = tf.reduce_sum([tf.reduce_prod(v.shape) for v in tf.trainable_variables()])
print(sess.run(all_trainable_vars))

Я напечатал общее количество параметров, используя Tensorflow, он показал, что общее количество параметров составляет 90880. Как я могу получить этот результат шаг за шагом, спасибо.