1. 导入必要的库

首先，我们需要导入 TensorFlow 库。TensorFlow 是一个用于深度学习的开源库，它提供了各种各样的工具和函数来构建和训练神经网络模型。我们还需要导入 numpy 库，它提供了用于处理数值计算的函数。

import tensorflow as tf
import numpy as np
Python

2. 设置模型超参数

接下来，我们需要设置一些模型的超参数，例如学习率、迭代次数、隐藏层大小等。这些超参数会影响模型的训练和性能。

# 设置超参数
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
hidden_size = 64
input_size = 1
output_size = 1
Python

3. 定义模型结构

接下来，我们需要定义 RNN 模型的结构。我们可以使用 TensorFlow 的高级 API，例如 tf.keras，来定义模型。下面是一个基本的 RNN 模型的定义：

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(units=hidden_size, activation='relu', input_shape=(None, input_size)),
    tf.keras.layers.Dense(units=output_size)
])
Python

在这个例子中，我们使用了一个简单的 RNN 层作为模型的第一层，设置隐藏层的大小为 64，激活函数为 ReLU。然后，我们添加了一个全连接层作为输出层，设置输出大小为 1。

4. 编译和训练模型

完成模型结构的定义后，我们需要编译模型并进行训练。首先，我们需要设置模型的优化器和损失函数。然后，我们可以使用模型的 fit 方法来训练模型。

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate), 
              loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs)
Python

在这个例子中，我们使用 Adam 优化器和均方误差损失函数来编译模型。然后，我们使用训练数据 x_train 和标签 y_train 来训练模型，并设置迭代次数为 10。

以上就是基本的 RNN 的 TensorFlow 实现。当然，这只是一个基本的模板，你可以根据具体任务的需要来调整模型的结构和超参数。