使用TensorFlow 2.0实现RNN模型；

好的，下面是使用TensorFlow 2.0实现RNN模型的步骤：

1. 导入TensorFlow和其他必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, SimpleRNN, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

2. 定义模型的输入和输出：

# 定义输入
inputs = Input(shape=(None, 10))

# 定义输出
outputs = SimpleRNN(units=32)(inputs)
outputs = Dense(units=1, activation='sigmoid')(outputs)

# 创建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在上面的代码中，输入的形状是 `(None, 10)`，其中 `None` 表示序列长度可以是任何值，而 `10` 表示每个时间步输入的特征数量。输出层使用了 `sigmoid` 激活函数，因为这是一个二分类问题。（如果是多分类问题，可以使用 `softmax` 激活函数）

3. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们使用了 `adam` 优化器和 `binary_crossentropy` 损失函数。我们还指定了模型的评估指标为准确率。

4. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=32)

在上面的代码中，我们使用了 `x_train` 和 `y_train` 训练模型，并用 `x_val` 和 `y_val` 验证模型。我们训练了10个 epoch，并且使用了批量大小为32。

这就是使用TensorFlow 2.0实现RNN模型的基本步骤。当然，你可以根据自己的需求对模型进行进一步的修改和优化。