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 RNNCell

以下是Python代码，实现打印九九乘法表：

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='')
    print()

输出结果：

1x1=1	
1x2=2	2x2=4	
1x3=3	2x3=6	3x3=9	
1x4=4	2x4=8	3x4=12	4x4=16	
1x5=5	2x5=10	3x5=15	4x5=20	5x5=25	
1x6=6	2x6=12	3x6=18	4x6=24	5x6=30	6x6=36	
1x7=7	2x7=14	3x7=21	4x7=28	5x7=35	6x7=42	7x7=49	
1x8=8	2x8=16	3x8=24	4x8=32	5x8=40	6x8=48	7x8=56	8x8=64	
1x9=9	2x9=18	3x9=27	4x9=36	5x9=45	6x9=54	7x9=63	8x9=72	9x9=81