tensorflow二代中什么替代了 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell

在TensorFlow 2.0及以后的版本中，tf.contrib模块已经被移除，因此tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell也已经被弃用。在TensorFlow 2.0及以后的版本中，可以使用tf.keras.layers中的LSTM层来替代BasicLSTMCell。LSTM层可以通过指定units参数来设置LSTM单元的数量，也可以通过其他参数来配置LSTM层的行为。例如，以下代码展示了如何使用LSTM层来替代BasicLSTMCell：

import tensorflow as tf

# 定义LSTM层
lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)

# 使用LSTM层构建RNN模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(timesteps, input_dim))
outputs, state_h, state_c = lstm(inputs)

其中，hidden_size是LSTM单元的数量，timesteps是时间步长，input_dim是输入数据的维度。通过调用lstm(inputs)即可进行前向计算，并返回每个时间步的输出、最终状态(state_h, state_c)等信息。

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import tensorflow as tf

initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializer),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer=initializer)
])

这将创建一个具有两个密集层的神经网络，第一层具有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数和 GlorotUniform() 初始化器，第二层具有 10 个神经元，使用 softmax 激活函数和相同的初始化器。