Keras ，文本生成，使用python代码实例

Keras是一个高层神经网络库，它可以在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上运行。下面是一个使用Keras进行文本生成的示例：

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

# 定义文本的字符集
chars = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

# 将字符集映射到数字上
char_to_num = {char: num for num, char in enumerate(chars)}
num_to_char = {num: char for num, char in enumerate(chars)}

# 定义模型的超参数
batch_size = 128
sequence_length = 25
hidden_units = 128

# 加载文本数据
text = open('text.txt', 'r').read()
text = text.lower()

# 构建训练数据
X = []
y = []
for i in range(0, len(text) - sequence_length, 1):
    sequence = text[i: i + sequence_length]
    label = text[i + sequence_length]
    X.append([char_to_num[char] for char in sequence])
    y.append(char_to_num[label])

# 将训练数据转换为 numpy 数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(hidden_units, input_shape=(sequence_length, len(chars))))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, batch_size=batch_size, epochs=10)

# 使用模型生成文本
def generate_text(model, length, seed_text):
    # 将输入文本转换为数字序列
    input_sequence = [char_to_num[char] for char in seed_text]
    input_sequence = np