帮我写一段AI自动写诗的代码

### 回答1：

这是一段AI自动写诗的代码：from random import choice# 定义一个列表，用于存放诗句
poem_list = []# 定义一个函数，用于从poem_list中随机选择一个诗句
def choose_poem():
return choice(poem_list)# 将所有诗句放入列表
poem_list.append('春风十里，不如你')
poem_list.append('繁花似锦，惹人醉')
poem_list.append('烟笼寒水月笼沙')
poem_list.append('梦回山林，相思空山')# 打印出随机选择的诗句
print(choose_poem())

### 回答2：
AI自动写诗的代码可以基于深度学习算法，如循环神经网络（RNN）或变换器模型（Transformer）进行构建。下面是一个简单的示例代码，用于生成五言绝句：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义训练数据
poems = ['白日依山尽', '黄河入海流', '欲穷千里目', '更上一层楼']

# 构建字典
word2idx = {word: idx for idx, word in enumerate(np.unique(''.join(poems)))}
idx2word = {idx: word for word, idx in word2idx.items()}
vocab_size = len(word2idx)

# 构建训练数据
train_data = []
for poem in poems:
    train_data.append([word2idx[word] for word in poem])

# 定义模型参数
embedding_dim = 100
hidden_units = 128

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=5),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(hidden_units, return_sequences=True)),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(hidden_units)),
    tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(np.array(train_data), np.array(train_data), epochs=100)

# 生成诗句
start_words = '白日依山尽'
generated_poem = start_words
for i in range(5):
    input_seq = [word2idx[word] for word in generated_poem[-4:]]
    input_seq = np.expand_dims(input_seq, axis=0)
    output_probs = model.predict(input_seq)[0]  # 预测下一个字的概率分布
    predicted_idx = np.random.choice(range(vocab_size), p=output_probs)  # 根据概率选择一个字
    predicted_word = idx2word[predicted_idx]  # 转换成字
    generated_poem += predicted_word

print(generated_poem)

上述代码是一个简单的AI自动写诗的实现，使用了双向LSTM作为模型的核心结构，通过训练输入输出一致的模型以完成自动写诗的任务。对于更复杂的模型和更大规模的语料库，可以进一步进行改进和调优。

### 回答3：
AI自动写诗是一个基于人工智能技术的应用，可以通过对大量的诗歌文本进行学习，生成新的诗歌作品。下面是一个简单的例子，展示了一个基于深度学习的AI自动写诗的代码。

首先，我们需要准备一个包含大量诗歌文本的数据集，可以是从网络上爬取的或者是已有的诗歌数据库。接下来，我们使用Python语言和深度学习库TensorFlow来建立一个循环神经网络（RNN）模型。

import tensorflow as tf

# 设定参数
num_epochs = 100    # 训练轮数
num_steps = 30      # 输入序列的长度
batch_size = 32     # 每批次的大小
hidden_size = 128   # 隐藏层神经元数量
num_layers = 2      # RNN的层数

# 加载数据集，预处理数据

# 建立RNN模型
def build_model(vocab_size, hidden_size, num_layers):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, hidden_size),
        tf.keras.layers.GRU(hidden_size, return_sequences=True),
        tf.keras.layers.GRU(hidden_size, return_sequences=True),
        tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
    ])
    return model

# 训练模型
def train(model, dataset, num_epochs):
    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
    loss_metric = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
    
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch_inputs, batch_labels in dataset:
            with tf.GradientTape() as tape:
                logits = model(batch_inputs)
                loss_value = loss_metric(batch_labels, logits)
            grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
            optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
    
    return model

# 生成新的诗歌
def generate_poem(model, start_string, num_generate):
    input_eval = [char_to_id[s] for s in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    generated_poem = []
    
    model.reset_states()
    for _ in range(num_generate):
        predictions = model(input_eval)
        predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1, 0].numpy()
        
        input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)
        generated_poem.append(id_to_char[predicted_id])
    
    return start_string + ''.join(generated_poem)

# 加载数据集并预处理

# 建立词典

# 转换数据集为TensorFlow Dataset

# 建立模型
model = build_model(vocab_size, hidden_size, num_layers)

# 训练模型
trained_model = train(model, dataset, num_epochs)

# 生成新的诗歌
start_string = '春风'
num_generate = 30
poem = generate_poem(trained_model, start_string, num_generate)
print(poem)

以上代码是一个简单的AI自动写诗的示例，实际上，构建一个高质量的AI自动写诗系统需要更复杂的模型和更多的训练数据。此外，还需要进一步的参数调优和模型改进，以获得更好的诗歌生成效果。