TF CuDNNLSTM最小值始终大于0，即使训练数据为0时也是如此。就像移位了+5一样

TF CuDNNLSTM是TensorFlow中的一个特定类型的循环神经网络（RNN）单元，它使用了CuDNN库来加速计算。CuDNN是NVIDIA提供的一个用于深度学习的GPU加速库，可以提供高性能的计算能力。

在TF CuDNNLSTM中，最小值始终大于0的情况可能是由于激活函数的选择和网络结构的设计所导致的。在深度学习中，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。这些激活函数的特点不同，可能会导致输出值的范围也不同。

对于TF CuDNNLSTM来说，它通常使用Tanh作为默认的激活函数。Tanh函数的取值范围是[-1, 1]，因此在网络的输出中，最小值不会小于-1。即使训练数据为0时，由于网络的权重和偏置的存在，输出值也不会为0，而是在一定范围内波动。

TF CuDNNLSTM的应用场景包括自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译等领域。在这些领域中，循环神经网络被广泛应用于序列数据的建模和处理。

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