使用python中的tensorflow2.8.4生成更加优美的莎士比亚风格诗句

以下是使用Python中的TensorFlow 2.8.4生成更加优美的莎士比亚风格诗句的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载莎士比亚作品数据集
path_to_file = tf.keras.utils.get_file('shakespeare.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')

# 读取数据集并将文本转换为小写
text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8').lower()

# 获取唯一字符集
vocab = sorted(set(text))

# 创建字符到索引和索引到字符的映射
char2idx = {u: i for i, u in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)

# 将文本转换为数字序列
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in text])

# 定义训练数据的批次大小和序列长度
batch_size = 64
seq_length = 100

# 将文本划分为训练数据
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)
sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)

# 定义输入和输出序列
def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text

dataset = sequences.map(split_input_target).shuffle(buffer_size=10000).batch(batch_size, drop_remainder=True)

# 定义模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim),
    tf.keras.layers.LSTM(rnn_units, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
])

# 定义损失函数和优化器
def loss(labels, logits):
    return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)

model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

# 定义回调函数，用于生成文本
class TextGeneratorCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self, model, start_string):
        self.model = model
        self.start_string = start_string

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        self.generate_text()

    def generate_text(self):
        num_generate = 1000
        temperature = 0.5
        input_eval = [char2idx[s] for s in self.start_string]
        input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
        text_generated = []
        self.model.reset_states()
        for i in range(num_generate):
            predictions = self.model(input_eval)
            predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
            predictions = predictions / temperature
            predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()
            input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)
            text_generated.append(idx2char[predicted_id])
        print(self.start_string + ''.join(text_generated))

# 训练模型并生成文本
start_string = 'ROMEO: '
text_generator_callback = TextGeneratorCallback(model, start_string)
history = model.fit(dataset, epochs=30, callbacks=[text_generator_callback])

在此代码中，我们首先加载了莎士比亚作品数据集，并将文本转换为小写。然后，我们使用唯一字符集创建了字符到索引和索引到字符的映射，并将文本转换为数字序列。接下来，我们将文本划分为训练数据，并定义了输入和输出序列。然后，我们定义了一个包含嵌入层、LSTM层和全连接层的模型，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行编译。最后，我们训练模型并生成文本。在每个训练周期结束时，我们使用回调函数生成新的文本，以评估模型的进展。