from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(poems) poems_digit = tokenizer.texts_to_sequences(poems) vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 #加上停止词0 vocab_size #有多少个不同的字

您的第一个问题是：有多少个不同的字。

根据您提供的代码，vocab_size 的值是诗歌中不同字的数量加上停止词 0 的数量。其中，tokenizer.word_index 是一个字典，记录了每个字对应的数字编码，而 len(tokenizer.word_index) 则表示不同字的数量。因此，vocab_size 的计算公式为：

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1

其中的 +1 是为了加上停止词 0 的数量。

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from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(poems) poems_digit = tokenizer.texts_to_sequences(poems) vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 vocab_size

这段代码的作用是使用 Keras 库中的 Tokenizer 类对诗歌进行编码。具体来说，它完成了以下几个步骤：

1. 创建一个 Tokenizer 对象 tokenizer。
2. 使用 fit_on_texts() 方法将诗歌数据 poems 中的所有词汇加入到 tokenizer 中，生成一个词汇表。
3. 使用 texts_to_sequences() 方法将每首诗歌转换为数字序列 poems_digit。
4. 计算词汇表的大小 vocab_size，其中包括了所有不同的字和一个停止词 0。

因此，最后的输出是一个整数，表示词汇表的大小。

module 'keras.api._v2.keras.preprocessing.text' has no attribute 'VocabularyProcessor'

这个错误可能是因为keras已经更新了API，VocabularyProcessor已经不再支持。你可以尝试使用新的API中的Tokenizer类来进行文本处理。下面是一个使用Tokenizer的例子：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer

# 创建一个tokenizer对象
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)

# 将文本拟合到tokenizer对象中
tokenizer.fit_on_texts(texts)

# 将文本转换为数字序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 将序列填充到相同的长度
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

data = pad_sequences(sequences, maxlen=100)

你可以根据自己的需要修改num_words和maxlen参数。如果你需要将数据划分为训练集和测试集，可以使用sklearn的train_test_split函数来实现。