以下是一个不使用tf.contrib.rnn.MultiRNNCell的多层LSTM的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义单个LSTM单元
def lstm_cell(hidden_units):
    return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(hidden_units)

# 定义多层LSTM模型
def multi_layer_lstm(x, hidden_units, num_layers):
    cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell(hidden_units) for _ in range(num_layers)])
    outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, x, dtype=tf.float32)
    return outputs, state

# 定义输入数据和参数
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_length, input_size])
hidden_units = 128
num_layers = 3

# 构建多层LSTM模型
outputs, state = multi_layer_lstm(input_data, hidden_units, num_layers)

# 使用多层LSTM模型进行训练和预测
# ...

在这个示例中，我们首先定义了一个辅助函数lstm_cell，它返回一个单个LSTM单元。然后，我们定义了multi_layer_lstm函数，它接受输入数据、隐藏单元数和层数作为参数，并构建了一个多层LSTM模型。在multi_layer_lstm函数中，我们使用tf.contrib.rnn.MultiRNNCell来创建多层LSTM单元，并使用tf.nn.dynamic_rnn来运行LSTM模型。

最后，我们可以使用multi_layer_lstm函数来构建多层LSTM模型，并进行训练和预测。请注意，你可能需要根据你的具体问题和数据进行适当的修改和调整。