使用Python和Tensorflow实现的基本RNN模型的代码，用于递归地训练和预测给定的数据集：

好的，以下是基本 RNN 模型的 Python 代码，使用 TensorFlow 库进行实现：

import tensorflow as tf

# 定义超参数
num_epochs = 100
total_series_length = 50000
truncated_backprop_length = 15
state_size = 4
num_classes = 2
echo_step = 3
batch_size = 5
num_batches = total_series_length//batch_size//truncated_backprop_length

# 生成数据集
def generate_data():
    x = np.array(np.random.choice(2, total_series_length, p=[0.5, 0.5]))
    y = np.roll(x, echo_step)
    y[:echo_step] = 0
    x = x.reshape((batch_size, -1))
    y = y.reshape((batch_size, -1))
    return (x, y)

# 定义输入和输出占位符
batchX_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,