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。

相关问题

from tensorflow.contrib import rnn ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

# 您遇到的问题是由于TensorFlow 2.x版本中不再支持tensorflow.contrib模块导致的。
# 您可以通过以下方式修改代码以适应TensorFlow 2.x版本：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN  # 使用keras.layers中的SimpleRNN替代tensorflow.contrib.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。