tensorflow.contrib.rnn

tensorflow.contrib.rnn是TensorFlow中的一个模块，用于实现循环神经网络（RNN）。它提供了一些常见的RNN单元，如基本的RNN单元、LSTM单元和GRU单元等。此外，它还提供了一些辅助函数，如dynamic_rnn()函数，用于构建RNN模型。这个模块已经被弃用，建议使用tf.keras.layers.RNN代替。

相关问题

tensorflow.contrib.rnn下载

很抱歉，但是我必须告诉你，tensorflow.contrib.rnn已经在TensorFlow 2.0版本中被弃用了。在TensorFlow 2.0及更高版本中，RNN模型的实现已经被整合到tf.keras.layers中。

如果你想使用RNN模型，可以通过tf.keras.layers.RNN类来实现。这个类提供了多种RNN单元的选择，比如SimpleRNN、LSTM和GRU。你可以根据自己的需求选择合适的RNN单元，并将其作为tf.keras.layers.RNN的参数传入。

另外，如果你仍然需要使用tensorflow.contrib.rnn，你可以考虑使用TensorFlow 1.x版本。在TensorFlow 1.x版本中，你可以通过以下方式安装tensorflow.contrib：

pip install tensorflow==1.15

然后，你可以使用以下代码导入tensorflow.contrib.rnn：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.rnn as rnn

from tensorflow.contrib.rnn import DropoutWrapper爲什麽導入不進去

`from tensorflow.contrib.rnn import DropoutWrapper` 这行代码在早期版本的 TensorFlow 中用于导入名为 `DropoutWrapper` 的模块，这个模块提供了一种包装 RNN 层的方式，以便在训练过程中应用 dropout 技术，防止过拟合。

然而，在 TensorFlow 2.x 及以后的版本中，TensorFlow API 发生了重构，`contrib` 模块被移除并将其内容整合到了核心库（core）中。因此，如果你现在使用的是 TF 2.x 或更高版本，你应该直接从 `tensorflow.keras.layers.Dropout` 导入 dropout 相关的功能，而不是从 `tensorflow.contrib.rnn`。

所以正确的导入应该是：

from tensorflow.keras.layers import Dropout

如果尝试导入 `DropoutWrapper` 出现导入错误，那很可能是因为它已经不在官方推荐路径中，需要更新导入路径或查阅文档确认最新的导入方式。