def _pred(sentence, temperature=1): if len(sentence) < max_len: print('in def _pred,length error ') return sentence = sentence[-max_len:] x_pred = np.zeros((1, max_len, len(words))) for t, char in enumerate(sentence): x_pred[0, t, word2numF(char)] = 1. preds = model.predict(x_pred, verbose=0)[0] preds = np.asarray(preds).astype('float64') exp_preds = np.power(preds, temperature) # 计算所有备选输出文字概率`preds`的`temperature`次方 preds = exp_preds / np.sum(exp_preds) # 重新统计概率分布 pro = np.random.choice(range(len(preds)), 1, p=preds) # 根据新概率随机选择候选文字 next_index = int(pro.squeeze()) next_char = num2word[next_index] return next_char

这段代码是一个用于生成文本的函数 `_pred`，它接受一个字符串 `sentence` 和一个温度参数 `temperature` 作为输入，返回一个字符作为输出。这个函数的实现基于一个训练好的模型，并利用该模型对给定的 `sentence` 进行预测，得到下一个字符的概率分布。然后，使用温度参数 `temperature` 对概率分布进行调节，加入一定的随机性，最后根据新的概率分布随机选择一个候选字符作为输出，并将其返回。