【前言】：在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题，看一看RNN究竟能达到什么样的效果，具体又是如何实现的。
在这个演示项目里，我们使用随机生成的方式生成一个数据集（由0和1组成的二进制序列），然后人为的增加一些数据间的关系。最后我们把这个数据集放进RNN里，让RNN去学习其中的关系，实现二进制序列的预测1。数据生成的方式如下：
循环生成规模为五十万的数据集，每次产生的数据为0或1的概率均为0.5。如果连续生成了两个1（或两个0）的话，则下一个数据强制为0（或1）。
1. 我们首先导入需要的Python模块：
2. 定义一个Data类，用来产生数据：
3. 在构造方法“__init__”中，我们初始化了数据集的大小“data_size”、一个batch的大小“batch_size”、一个epoch中的batch数目“num_batch”以及RNN的时间步“time_step”。接下来我们定义一个“generate_data”方法：
在第11行代码中，我们用了“np.random.choice”函数生成的由0和1组成的长串数据。接下来我们用了一个for循环，在“data_without_rel”保存的数据的基础上重新生成了一组数据，并保存在“data_with_rel”数组中。为了使生成的数据间具有一定的序列关系，我们使用了前面介绍的很简单的数据生成方式：以“data_without_rel”中的数据为参照，如果出现了连续两个1（或0）则生成一个0（或1），其它情况则以相等概率随机生成0或1。
有了数据我们接下来要用RNN去学习这些数据，看看它能不能学习到我们产生这些数据时使用的策略，即数据间的联系。评判RNN是否学习到规律以及学习的效果如何的依据，是我们在第三章里介绍过的交叉熵损失函数。根据我们生成数据的规则，如果RNN没有学习到规则，那么它预测正确的概率就是0.5，否则它预测正确的概率为：0.5*0.5+0.5*1=0.75（在“data_without_rel”中，连续出现的两个数字的组合为：00、01、10和11。00和11出现的总概率占0.5，在这种情况下，如果RNN学习到了规律，那么一定能预测出下一个数字，00对应1，11对应0。而如果出现的是01或10的话，RNN预测正确的概率就只有0.5，所以综合起来就是0.75）。
根据交叉熵损失函数，在没有学习到规律的时候，其交叉熵损失为：
loss = – (0.5 * np.log(0.5) + 0.5 * np.log(0.5)) = 0.6931471805599453
在学习到规律的时候，其交叉熵损失为：
Loss = -0.5*(0.5 * np.log(0.5) + np.log(0.5))
=-0.25 * (1 * np.log(1) ) – 0.25 * (1 *np.log(1))
=0.34657359027997264
4. 我们定义“generate_epochs”方法处理生成的数据：
5. 接下来实现RNN部分：
6. 定义RNN模型：
这里我们使用了“dynamic_rnn”，因此每次会同时处理所有batch的第一组数据，总共处理的次数为：batch_size / time_step。
7. 到这里，我们已经实现了整个RNN模型，接下来初始化相关数据，看看RNN的学习效果如何：
定义数据集的大小为500000，每个batch的大小为2000，RNN的“时间步”设为5，隐藏层的神经元数目为6。将训练过程中的loss可视化，结果如下图中的左侧图像所示：
图1 二进制序列数据训练的loss曲线
从左侧loss曲线可以看到，loss最终稳定在了0.35左右，这与我们之前的计算结果一致，说明RNN学习到了序列数据中的规则。右侧的loss曲线是在调整了序列关系的时间间隔后（此时的time_step过小，导致RNN无法学习到序列数据的规则）的结果，此时loss稳定在0.69左右，与之前的计算也吻合。
下一篇，我们将介绍几种常见的RNN循环神经网络结构以及部分代码示例。
