使用python语言实现以下实验内容：在上次实验得到的数据上实现循环神经网络模型并进行训练和预测。实现基本循环神经网络模型循环单元为nnRNN或GRU输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出隐状态初始值为0测试前向传播注意：如果采用顺序划分需梯度截断训练：损失函数为平均交叉熵预测：给定一个前缀进行单步预测和K步预测。改变时间步数测试对应的性能并思考其原因。
以下是代码实现：
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