使用TensorFlow实现序列预测的递归神经网络

在机器学习和深度学习领域中，递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一类强大的模型，适用于处理序列数据的预测任务。TensorFlow是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来构建和训练RNN模型。本文将介绍如何使用TensorFlow实现一个基本的RNN模型，用于序列预测任务。

首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np

接下来，我们定义一些用于训练和测试的示例数据。假设我们的序列数据是一个简单的时间序列，我们的目标是预测下一个时间步的值。这里我们使用正弦函数生成一些示例数据：

# 生成示例数据
timesteps = np.linspace(0, 2 * np