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

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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。

from tensorflow.contrib import rnn

`from tensorflow.contrib import rnn` 这行代码在过去版本的TensorFlow（特别是在TensorFlow 1.x版本）中是一个常见用法，它允许访问旧版TensorFlow中的RNN模块。这个`contrib`模块包含了一些实验性的、非核心的功能，包括RNN层。然而，在TensorFlow 2.x及后续版本中，`tf.contrib`模块已经被弃用，并推荐使用官方API替换。

在TensorFlow 2.x中，你应该使用`tf.keras.layers`来创建和配置RNN，例如LSTM或GRU层。对应的代码会像这样：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM

# 创建一个LSTM层
lstm_layer = LSTM(units=64, return_sequences=True)

如果你确实还在使用TensorFlow 1.x并且需要使用RNN，可以这样做：

import tensorflow as tf
# 注意这是TensorFlow 1.x的写法
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=64) # 替换为你需要的单元数

不过，为了兼容性和未来的维护，强烈建议更新到TensorFlow 2.x以上，并使用新的API。