from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell

以下是Python代码，实现打印九九乘法表：

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='')
    print()

输出结果：

1x1=1	
1x2=2	2x2=4	
1x3=3	2x3=6	3x3=9	
1x4=4	2x4=8	3x4=12	4x4=16	
1x5=5	2x5=10	3x5=15	4x5=20	5x5=25	
1x6=6	2x6=12	3x6=18	4x6=24	5x6=30	6x6=36	
1x7=7	2x7=14	3x7=21	4x7=28	5x7=35	6x7=42	7x7=49	
1x8=8	2x8=16	3x8=24	4x8=32	5x8=40	6x8=48	7x8=56	8x8=64	
1x9=9	2x9=18	3x9=27	4x9=36	5x9=45	6x9=54	7x9=63	8x9=72	9x9=81	

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from tensorflow.contrib.rnn import rnncell

from tensorflow.contrib.rnn import rnncell是导入TensorFlow中的rnncell模块。rnncell是一个用于实现循环神经网络（RNN）的模块，它提供了许多不同类型的RNN单元，如基本RNN单元、LSTM单元和GRU单元等。这些单元可以用于构建各种不同的RNN模型，如序列到序列模型、语言模型和时间序列预测模型等。

from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误提示表明你的代码中使用了TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块，但是在你的环境中并没有安装这个模块。这是因为TensorFlow 2.x版本已经移除了`tensorflow.contrib`模块，所以你需要修改你的代码以适应TensorFlow 2.x版本。

你可以尝试使用TensorFlow 2.x版本中的替代方案来替换`tensorflow.contrib.rnn`模块。例如，你可以使用`tf.keras.layers`中的LSTM层来代替`tensorflow.contrib.rnn.LSTMCell`。如果你的代码中还有其他使用了`tensorflow.contrib`模块的部分，你需要查找TensorFlow 2.x版本中的替代方案并进行相应的修改。

另外，如果你确实需要使用TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块，你需要安装TensorFlow 1.x版本并将其设置为默认的TensorFlow版本。