回答上一个问题中，poem_generator.h5应该如何获得

poem_generator.h5 是指已经训练好的模型文件。如果你想要使用这个模型文件来生成古诗，你需要先训练一个类似的模型，并将模型保存为 .h5 格式。以下是一个简单的训练代码示例，希望能对你有所帮助：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载数据集
with open('poems.txt', 'r') as f:
    corpus = f.read()

# 构建字符集和字符索引
vocab = sorted(set(corpus))
char2idx = {u: i for i, u in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)

# 将文本转换为整数序列
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in corpus])

# 定义输入和输出序列
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(corpus) // (seq_length + 1)
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)
sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)

def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text

dataset = sequences.map(split_input_target)
BATCH_SIZE = 64
BUFFER_SIZE = 10000
dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

# 定义模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim),
    tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
])

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))
checkpoint_prefix = 'ckpt_{epoch}'
checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_prefix, save_weights_only=True)
EPOCHS = 10
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])

# 保存模型
model.save('poem_generator.h5')
np.save('char2idx.npy', char2idx)
np.save('idx2char.npy', idx2char)

以上代码仅供参考，具体实现要根据你的需求进行修改。训练过程可能需要较长时间，具体时间取决于你的数据集大小和计算资源。训练完成后，你就可以得到一个训练好的模型文件 poem_generator.h5，用来生成古诗。