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

好的，以下是使用 TensorFlow 2.8.4 中的双向 LSTM 生成莎士比亚风格诗句的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import requests

# 下载莎士比亚全集作为训练数据
url = 'https://cs.stanford.edu/people/karpathy/char-rnn/shakespeare_input.txt'
text = requests.get(url).content.decode('utf-8')

# 构建字符表和字符到数字的映射
chars = sorted(list(set(text)))
char_to_num = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))

# 将输入文本转换为数字序列
input_data = []
for i in range(0, len(text) - 40, 3):
    sequence = text[i:i+40]
    input_data.append([char_to_num[char] for char in sequence])

# 对输入数据进行归一化
input_data = np.array(input_data)
input_data = input_data / float(len(chars))

# 构建双向 LSTM 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(512)),
    tf.keras.layers.Dense(len(chars), activation='softmax')
])

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

# 定义生成器函数，用于生成新的诗句
def generate_text(model, start_string, num_generate=100):
    input_eval = [char_to_num[char] for char in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    text_generated = []

    temperature = 0.5

    model.reset_states()
    for i in range(num_generate):
        predictions = 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(chars[predicted_id])

    return (start_string + ''.join(text_generated))

# 加载之前训练好的模型
model.load_weights('shakespeare_model.h5')

# 生成新的诗句
generated_text = generate_text(model, start_string='shall i compare thee to a summer\'s day?\n', num_generate=200)
print(generated_text)

该代码会首先下载莎士比亚的全集作为训练数据，然后构建字符表和字符到数字的映射，并将输入文本转换为数字序列。接着，它会构建一个双向 LSTM 模型，并编译模型。最后，它会定义一个生成器函数 `generate_text()`，用于生成新的诗句。该函数会接收一个起始字符串和生成的诗句长度，并返回生成的诗句。最后，它会加载之前训练好的模型，并生成新的诗句。

请注意，生成的诗句可能并不是完全符合莎士比亚的风格，因为模型的训练数据仅限于莎士比亚的全集。如果想要生成更加符合莎士比亚风格的诗句，可以使用更多的训练数据，并调整模型的参数。