在TensorFlow的新版本中，tf.nn.rnn的等价物是什么？

我曾在TensorFlow的0.8版中创建RNN网络，使用：

from tensorflow.python.ops import rnn

# Define a lstm cell with tensorflow
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)

# Get lstm cell output
outputs, states = rnn.rnn(cell=lstm_cell, inputs=x, dtype=tf.float32)

rnn.rnn（）。从
BasicLSTMCell
创建RNN网络的确切代码是什么

或者，如果我有一个堆叠的LSTM

lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(hidden_size, forget_bias=0.0)
stacked_lstm = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * num_layers)
outputs, new_state =  tf.nn.rnn(stacked_lstm, inputs, initial_state=_initial_state)

在TensorFlow的新版本中，
tf.nn.rnn
的替代品是什么？
您应该使用

仅供参考：
tf.nn.rnn
相当于

注意：以前，命名空间
tf.nn.static\u rnn
不存在，但仅存在（现在是
tf.nn.static\u rnn
的别名）。
您尝试过脚本吗？这并不能回答问题。您应该删除此答案或将其作为原始问题下的注释。@nbro为什么不回答此问题？问题是：在TensorFlow的新版本中，tf.nn.rnn的替代品是什么？@nbro，我的答案是“您应该使用”。但您的答案是“我应该在tf中使用动态或静态rnn吗？”或“我应该使用动态RNN吗？”。