用tensorflow写一段RNN的代码

以下是一个基本的RNN模型，使用tensorflow实现：

import tensorflow as tf

# 设置超参数
num_inputs = 2
num_neurons = 3
num_steps = 5

# 定义输入和输出
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_steps, num_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_steps, num_inputs])

# 定义RNN单元
cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=num_neurons, activation=tf.nn.relu)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32)

# 定义输出层
stacked_outputs = tf.reshape(outputs, [-1, num_neurons])
stacked_logits = tf.layers.dense(stacked_outputs, num_inputs)
logits = tf.reshape(stacked_logits, [-1, num_steps, num_inputs])

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(logits - y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

# 运行模型
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(num_epochs):
        _, l = sess.run([train, loss], feed_dict={X: X_batch, y: y_batch})
        if epoch % 100 == 0:
            print('Epoch:', epoch, 'Loss:', l)

这个模型有两个输入（即num_inputs = 2），每个时间步有三个神经元（即num_neurons = 3），时间步数为5（即num_steps = 5）。在训练过程中，我们使用Adam优化器，学习率为0.01。在每个epoch中，我们计算损失并更新模型参数。