为了提供一个基础的循环神经网络（RNN）示例，我们可以使用TensorFlow和Keras，这是构建和训练神经网络常用的两个库。以下是一个简单的RNN实现，用于处理序列数据（如时间序列数据或文本数据）。在这个例子中，我们将使用一个简化的任务：模拟字符级别的文本生成。

pip install tensorflow

以下是一个使用Keras API的RNN实现示例：

	import numpy as np
	from tensorflow.keras.models import Sequential
	from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense, Embedding
	from tensorflow.keras.utils import to_categorical
	from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
	# 示例文本
	text = "hello world hello keras"
	# 将文本转换为字符数组
	chars = sorted(list(set(text)))
	char_to_int = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
	int_to_char = dict(enumerate(chars))
	# 将文本编码为整数序列
	encoded = [char_to_int[c] for c in text]
	# 设置序列长度
	seq_length = 1
	dataX = []
	dataY = []
	for i in range(0, len(encoded) - seq_length, 1):
	seq_in = encoded[i:i + seq_length]
	seq_out = encoded[i + seq_length]
	dataX.append(seq_in)
	dataY.append(seq_out)
	n_patterns = len(dataX)
	# 转换输入数据为适当的格式
	X = np.reshape(dataX, (n_patterns, seq_length, 1))
	y = to_categorical(dataY)
	# 创建RNN模型
	model = Sequential()
	model.add(Embedding(len(chars), 10, input_length=seq_length))
	model.add(SimpleRNN(50))
	model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
	model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
	# 训练模型
	model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=2)
	# 生成文本
	def generate_text(model, tokenizer, start_string, num_generate):
	for _ in range(num_generate):
	encoded = tokenizer[start_string[-1]]
	encoded = encoded.reshape(1, 1, 1)
	yhat = model.predict(encoded, verbose=0)
	yhat = np.argmax(yhat, axis=-1)
	output_int = yhat[0][0]
	output_char = int_to_char[output_int]
	start_string += output_char
	return start_string
	# 使用模型生成文本
	print(generate_text(model, char_to_int, 'hello', 10))

注意：

1. 上述代码使用了非常小的序列长度（seq_length=1），这意味着每次预测仅基于一个字符。为了改进模型，可以增加seq_length，但这可能需要更多的数据。
2. 模型通过随机文本片段训练，这通常不是最优的训练方法，尤其是对于文本生成任务。在实践中，可能需要预处理大量文本数据或使用预训练的词嵌入。
3. 训练过程中可能需要调整网络结构（如RNN层中的单元数）或超参数（如学习率、优化器）以优化性能。
4. 生成文本函数generate_text每次生成一个字符，并将该字符追加到输出字符串中，直到达到指定的生成长度。