输出RNN模型

以下是一个简单的RNN模型的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class RNNModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, rnn_units):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.gru = tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequences=True, return_state=True)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    def call(self, inputs, states=None, return_state=False, training=False):
        x = inputs
        x = self.embedding(x, training=training)
        if states is None:
            states = self.gru.get_initial_state(x)
        x, states = self.gru(x, initial_state=states, training=training)
        x = self.dense(x, training=training)

        if return_state:
            return x, states
        else:
            return x

# 定义超参数
vocab_size = 10000
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024

# 创建模型
model = RNNModel(vocab_size, embedding_dim, rnn_units)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))

# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=10)

在这个示例中，我们使用了TensorFlow 2.0来定义一个简单的RNN模型。该模型包含一个嵌入层、一个GRU层和一个全连接层。我们还定义了模型的超参数，包括词汇表大小（vocab_size）、嵌入维度（embedding_dim）和RNN单元数（rnn_units）。最后，我们使用SparseCategoricalCrossentropy作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。