from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell

The RNNCell class is a base class for creating recurrent neural network cells in TensorFlow. It defines the interface for a cell that can be used in an RNN layer, such as a basic RNN cell, LSTM cell, or GRU cell.

To create a custom RNN cell, you can subclass the RNNCell class and implement the methods defined in the interface, such as the call method that takes input and previous state and returns output and new state.

Using the RNNCell class makes it easy to build custom RNN models in TensorFlow, as you can simply stack multiple cells together to create a multi-layer RNN.

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from tensorflow.contrib.rnn import rnncell

from tensorflow.contrib.rnn import rnncell是导入TensorFlow中的rnncell模块。rnncell是一个用于实现循环神经网络（RNN）的模块，它提供了许多不同类型的RNN单元，如基本RNN单元、LSTM单元和GRU单元等。这些单元可以用于构建各种不同的RNN模型，如序列到序列模型、语言模型和时间序列预测模型等。

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

这个错误提示表明你的代码中使用了TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块，但是在你的环境中并没有安装这个模块。这是因为TensorFlow 2.x版本已经移除了`tensorflow.contrib`模块，所以你需要修改你的代码以适应TensorFlow 2.x版本。

你可以尝试使用TensorFlow 2.x版本中的替代方案来替换`tensorflow.contrib.rnn`模块。例如，你可以使用`tf.keras.layers`中的LSTM层来代替`tensorflow.contrib.rnn.LSTMCell`。如果你的代码中还有其他使用了`tensorflow.contrib`模块的部分，你需要查找TensorFlow 2.x版本中的替代方案并进行相应的修改。

另外，如果你确实需要使用TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块，你需要安装TensorFlow 1.x版本并将其设置为默认的TensorFlow版本。