利用rnn写一个文本预测模型

好的，以下是一个简单的文本预测模型的RNN实现，基于Python和TensorFlow:

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 设置超参数
learning_rate = 0.01
epoches = 500
n_inputs = 3
n_neurons = 64
n_outputs = 3

# 定义输入和标签的占位符
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_outputs])

# 定义RNN的单元和初始化状态
cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons, activation=tf.nn.relu)
init_state = cell.zero_state(batch_size=tf.shape(X)[0], dtype=tf.float32)

# 定义RNN的输出和状态
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, initial_state=init_state)

# 定义输出层和损失函数
logits = tf.layers.dense(outputs, n_outputs)
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))

# 定义优化器和训练操作
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 生成数据
X_data = np.random.randn(10000, n_inputs)
y_data = np.zeros((10000, n_outputs))
y_data[:, 0] = np.sum(X_data, axis=1) > 0
y_data[:, 1] = np.abs(X_data[:, 1]) > 1
y_data[:, 2] = np.abs(X_data[:, 2]) > 1

# 开始训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(epoches):
        _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={X: X_data, y: y_data})
        if epoch % 50 == 0:
            print("Epoch:", epoch, "Loss:", loss_val)

这个模型是一个3输入、3输出的RNN，用于预测一个输入序列是否满足某些条件。模型的输入是一个形状为[None, 3]的占位符，输出是一个形状为[None, 3]的占位符，其中None表示输入和输出可以是任意长度的序列。我们用Adam优化器来训练模型。在每个epoch结束后，我们打印出当前epoch的损失。