TensorFlow RNN 示例代码

什么是 RNN？

recurrent neural network（循环神经网络）是一种处理序列数据的深度学习模型，常用于自然语言处理、时间序列预测等场景。🧠

TensorFlow 实现步骤

1. 导入库

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

   📚 了解更多 Keras API

2. 构建模型

   model = Sequential([
       SimpleRNN(64, input_shape=(None, 1)),
       Dense(1)
   ])
   

3. 编译与训练

   model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
   

应用场景

• 时间序列预测（如股票价格）📈
• 语言模型（如文本生成）📝
• 语音识别（Speech Recognition）🎙️

扩展学习

想深入学习 RNN 变体（如 LSTM、GRU）？可以查看 TensorFlow RNN 高级教程 获取更多示例。🚀