很难建立一个基于numpy数组输入的基本LSTM

模型。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。

基本的LSTM模型通常需要使用特定的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来构建和训练。这些框架提供了高级的API和函数，可以方便地处理各种数据类型，包括numpy数组。

在构建基本的LSTM模型时，通常需要进行以下步骤：

1. 数据准备：将numpy数组转换为适合LSTM模型输入的格式。这可能涉及到数据的归一化、序列切分等操作。
2. 模型构建：使用深度学习框架提供的API和函数，构建LSTM模型。可以设置模型的层数、隐藏单元数量等超参数。
3. 模型训练：使用训练数据对LSTM模型进行训练。可以选择不同的优化算法（如Adam、SGD）和损失函数（如均方误差、交叉熵）。
4. 模型评估：使用测试数据对训练好的LSTM模型进行评估，计算模型的准确率、损失值等指标。
5. 模型应用：将训练好的LSTM模型应用于实际场景中，进行序列数据的预测、分类等任务。

对于基于numpy数组输入的LSTM模型，腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等。这些产品和服务可以帮助用户快速构建、训练和部署深度学习模型，包括LSTM模型。

腾讯云AI Lab是一个提供深度学习开发环境的云端平台，支持多种编程语言和深度学习框架。用户可以在AI Lab中使用numpy数组作为输入，构建和训练基本的LSTM模型。

腾讯云机器学习平台是一个全面的机器学习解决方案，提供了丰富的工具和服务，包括数据处理、模型训练、模型部署等。用户可以使用该平台构建和训练基于numpy数组输入的LSTM模型，并将其部署到腾讯云的服务器上进行推理。

总结起来，建立一个基于numpy数组输入的基本LSTM模型需要使用深度学习框架和相应的云计算平台来实现。腾讯云提供了与深度学习相关的产品和服务，可以帮助用户完成这一任务。具体的实现步骤和细节可以参考腾讯云的相关文档和教程。