写一个RNN经典网络的python代码

以下是一个简单的RNN经典网络的Python代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 设置输入数据的维度和隐藏层的单元数
input_dim = 4
hidden_units = 8

# 设置训练数据的占位符
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, input_dim], name='inputs')

# 定义RNN层
rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(hidden_units)

# 计算RNN的输出和状态
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cell, inputs, dtype=tf.float32)

# 定义损失函数和优化器
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, hidden_units], name='labels')
loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(1000):
        x_batch, y_batch = # 获取训练数据
        _, current_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: x_batch, labels: y_batch})
        if epoch % 100 == 0:
            print("Epoch: {}, Loss: {}".format(epoch, current_loss))

这段代码实现了一个简单的RNN经典网络，它使用TensorFlow库中的`tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell`来定义RNN层，并使用`tf.nn.dynamic_rnn`计算RNN的输出和状态。同时，它还使用了Adam优化器来最小化损失函数。