采用python、TensorFlow实现实现循环神经网络。

好的，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。在TensorFlow中，我们可以使用tf.keras.layers中的SimpleRNN、LSTM和GRU等层来构建循环神经网络。

下面是一个使用LSTM层构建的循环神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(None, 100)),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 测试模型
model.evaluate(x_test, y_test)

上述代码中，我们使用了Sequential模型来定义一个由LSTM和Dense层组成的循环神经网络。其中，LSTM层的输入形状为(None, 100)，表示输入数据的每个时间步长中包含100个特征。在编译模型时，我们使用了交叉熵作为损失函数，Adam优化器作为优化器。在训练模型时，我们使用了x_train和y_train作为训练数据，并设置了训练次数和批量大小。最后，我们使用x_test和y_test作为测试数据来评估模型的性能。

希望这个示例代码可以帮助您开始使用TensorFlow实现循环神经网络。