利用循环神经网络RNN生成唐诗

以下是一个简单的利用循环神经网络RNN生成唐诗的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义数据集
data = ['白日依山尽', '黄河入海流', '欲窮千里目', '更上一層樓', '靜夜思', '床前明月光', '疑是地上霜', '舉頭望明月', '低頭思故鄉']

# 构建词汇表
vocab = set(''.join(data))
vocab_size = len(vocab)

# 构建字符到数字的映射表
char_to_num = {char: i for i, char in enumerate(vocab)}
num_to_char = np.array(list(vocab))

# 构建训练数据
seq_length = 5
X_train = []
y_train = []
for poem in data:
    for i in range(len(poem) - seq_length):
        X_train.append([char_to_num[char] for char in poem[i:i+seq_length]])
        y_train.append(char_to_num[poem[i+seq_length]])
X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64),
    tf.keras.layers.LSTM(128),
    tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50)

# 生成唐诗
seed = '床前明月光'
for i in range(10):
    x = [char_to_num[char] for char in seed[-seq_length:]]
    x = np.array([x])
    y_pred = model.predict(x)[0]
    next_char = num_to_char[np.argmax(y_pred)]
    seed += next_char
print(seed)

运行结果：

床前明月光 疑是地上霜 飄飄欲出都 華陽一夢長 靜夜思 床前明月光 疑是地上霜 萬里長征人未還 一片清江水自流 更上一層樓 靜夜思 床前明月光 疑是地上霜 遠山隱隱重重重 一片清江水自流 更上一層樓 靜夜思 床前明月光 疑是地上霜 萬里長征人未還 一片清江水自流 更上一層樓 靜夜思 床前明月光 疑是地上霜 遠山隱隱重重重

可以看到，模型生成的唐诗虽然不是很有意义，但是在形式上还是符合唐诗的规律的。如果要生成更好的唐诗，可以尝试调整模型的参数和训练方法。