tensorflow2.0加载rnn层

在TensorFlow 2.0中，可以使用tf.keras.layers.RNN来加载RNN层。RNN层是一种递归神经网络层，可以处理序列数据。例如，可以使用SimpleRNN、LSTM或GRU层来构建RNN模型。下面是一个使用LSTM层的例子：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.LSTM(units=64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们使用Embedding层将输入序列转换为向量，然后使用LSTM层处理这些向量。最后，我们使用一个Dense层输出二分类结果。