RNN（循环神经网络）的输入和输出都有特定的要求，具体如下：

  1. 输入要求：

   (a) 输入数据的维度：RNN的输入是一个序列数据，每个时间步(timestep)都有一个输入值。一般来说，输入序列可以是一个一维向量，也可以是一个多维向量，例如图像数据。每个时间步的输入向量的维度需要保持一致。

   (b) 输入序列的长度：RNN的输入序列可以是固定长度，也可以是可变长度。对于固定长度序列，RNN的权重参数会在所有时间步共享，对于可变长度序列，需要进行适当的填充(padding)或者截断(truncation)操作，以保持输入序列的长度一致。

   (c) 输入的顺序：RNN对输入序列的顺序是敏感的，因为它的计算是基于时间步的。通常情况下，输入序列应该按照时间顺序排列或者逆序排列。

  2. 输出要求：

   (a) 输出数据的维度：RNN的输出可以是一个一维向量，也可以是一个多维向量，具体取决于任务的需求。

   (b) 输出的顺序：RNN对输出序列的顺序也是敏感的，通常情况下，输出序列的顺序和输入序列的顺序是一致的或者相反的。

  需要注意的是，RNN的输出可以是每个时间步的输出值，也可以是整个序列的累计输出。此外，RNN还可以应用在多对多、多对一、一对多等不同的任务上，对应的输入和输出格式也会有所不同。以上所述是RNN的基本要求，但具体的实现可能会有一些细微的差异，因此在应用RNN时，需要根据具体的框架和任务需求来设置正确的输入和输出格式。