python古诗生成器

下面是一个简单的 Python 古诗生成器示例，它使用了 LSTM 神经网络模型：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import random

# 读取古诗数据
with open("poetry.txt", "r", encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 去掉换行符和空格
data = data.replace("\n", "").replace(" ", "")

# 构建字符映射表
chars = sorted(list(set(data)))
char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))
int_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars))

# 构建训练数据
seq_length = 50
dataX = []
dataY = []
for i in range(0, len(data) - seq_length, 1):
    seq_in = data[i:i + seq_length]
    seq_out = data[i + seq_length]
    dataX.append([char_to_int[char] for char in seq_in])
    dataY.append(char_to_int[seq_out])
n_patterns = len(dataX)

# 将训练数据转换为 LSTM 模型所需的格式
X = np.reshape(dataX, (n_patterns, seq_length, 1))
X = X / float(len(chars))
y = tf.keras.utils.to_categorical(dataY)

# 定义 LSTM 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(y.shape[1], activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, batch_size=128, epochs=20)

# 生成古诗
start = np.random.randint(0, len(dataX)-1)
pattern = dataX[start]
print("Seed:")
print("\"", ''.join([int_to_char[value] for value in pattern]), "\"")
for i in range(100):
    x = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))
    x = x / float(len(chars))
    prediction = model.predict(x, verbose=0)
    index = np.argmax(prediction)
    result = int_to_char[index]
    seq_in = [int_to_char[value] for value in pattern]
    print(result)
    pattern.append(index)
    pattern = pattern[1:len(pattern)]

在这个示例中，我们首先读取了一个包含许多古诗的文本文件，然后去掉了换行符和空格。接着，我们构建了一个字符映射表，将每个字符映射到一个整数。然后，我们将文本数据转换为模型所需的格式，并训练了一个 LSTM 神经网络模型。最后，我们使用模型生成了一些新的古诗。

请注意，这只是一个简单的示例，生成的古诗可能不是很准确或有意义。如果想要更好的生成效果，需要使用更复杂的模型和更多的训练数据。