python用神经网络生成一首诗源码

以下是一个使用神经网络生成一首诗的Python源码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 定义神经网络模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(5, 1)))  # 输入数据是5行1列的向量序列
model.add(Dense(256, activation="relu"))
model.add(Dense(256, activation="relu"))
model.add(Dense(256, activation="relu"))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")

# 准备训练数据
data = ["春", "夏", "秋", "冬", "天"]
target = ["花", "草", "叶", "雪", "风"]
data = np.array([ord(c) for c in data]) / ord("天")  # 将数据转换为0-1的浮点数
target = np.array([ord(c) for c in target]) / ord("风")  # 将目标转换为0-1的浮点数
data = np.reshape(data, (1, 5, 1))  # 调整数据形状以适应模型的输入

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, batch_size=1)

# 生成一首诗
input_text = np.reshape(data, (5, 1))  # 初始化输入序列
generated_text = ""
for _ in range(10):
    pred = model.predict(np.reshape(input_text, (1, 5, 1)))  # 预测下一个字符
    next_char = chr(int(pred * ord("风")))  # 将预测结果转换为字符
    generated_text += next_char
    input_text = np.append(input_text[1:], pred)  # 更新输入序列
print(generated_text)

这是一个简单的神经网络模型，使用LSTM层作为主要的序列学习器，并添加了几个全连接层来提高模型的表达能力。模型以五个字符的序列作为输入，并尝试预测下一个字符。通过多次训练模型，它可以学习生成一些与输入数据类似的句子。

在示例中，训练数据是几个季节的名称，目标数据是与每个季节相关的词语。在训练过程中，模型通过不断调整权重来尽量减少预测结果与目标之间的差异。训练完成后，我们可以使用模型来生成一首诗。输出结果可能不是完整的句子，但是它能够展示模型学到的语言模式和特征。