tf.keras.rnn.static_rnn怎么适配tensorflow 2.x版本

在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.keras` 模块已经被大量改进，包括 `tf.keras.layers.RNN` 类替代了 `tf.keras.rnn` 模块中的 `static_rnn` 函数。因此，在 TensorFlow 2.x 版本中，如果要使用 `static_rnn` 函数，需要使用 `tf.compat.v1` 模块进行适配。下面是一个例子：

import tensorflow as tf

# 定义 RNN 网络结构
cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128)
inputs = tf.keras.Input(shape=(None, 10))
outputs, state = tf.compat.v1.nn.static_rnn(cell, tf.unstack(inputs, axis=1), dtype=tf.float32)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])

# 训练模型
x_train = tf.random.normal(shape=(32, 10, 10))
y_train = tf.random.normal(shape=(32, 10, 128))
model.fit(x_train, y_train, batch_size=8, epochs=10)

在上面的代码中，我们首先使用 `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell` 定义了一个基础的 RNN 单元，然后使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数对输入数据进行处理。最后使用 `tf.keras.Model` 定义了一个完整的模型，并使用 `model.compile` 和 `model.fit` 进行模型的编译和训练。需要注意的是，在使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数时，需要将输入数据转换为 `list` 类型的张量，并且需要指定 `dtype` 参数。