tf.keras.layers.RNN(units=32, input_shape=(15, 8), return_sequences=True), TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'

这个错误提示是因为 `tf.keras.layers.RNN` 构造函数需要指定一个 RNN 单元 `cell`，但是你没有指定。你需要在构造函数中指定一个 RNN 单元，例如 `tf.keras.layers.SimpleRNN`，`tf.keras.layers.LSTM` 或 `tf.keras.layers.GRU`，然后将其作为 `cell` 参数传递给 `tf.keras.layers.RNN`。

以下是一个使用 `tf.keras.layers.SimpleRNN` 作为 RNN 单元的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义 RNN 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.RNN(tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units=32), input_shape=(15, 8), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 输出模型结构
model.summary()

在这个示例中，我们将 `tf.keras.layers.SimpleRNNCell` 作为 RNN 单元，并将其包装在 `tf.keras.layers.RNN` 中。`units` 参数指定了 RNN 单元中隐藏层的神经元数量，`input_shape` 参数指定了输入数据的形状，`return_sequences` 参数指定了是否返回所有时间步长的输出（默认只返回最后一个时间步长的输出）。最后，我们添加了一个 `tf.keras.layers.Dense` 层，用于将 RNN 的输出映射到所需的输出空间。