ChatGPT作为一款更智能的聊天机器人，它能自动生成深度神经网络模型的代码吗？

现在，人工智能非常热，也非常火，但是人工智能的学习过程却是非常艰难和困苦的。尤其是编写代码和调试代码的过程。如果有一个能够自动生成代码的工具，那就非常棒了！

但从目前的编程工具看，还没有这样智能的工具。那么，下面，我就问问ChatGPT，看它能不能自动生成一个深度神经网络模型的代码，它自动生成的代码能不能运行？

我们以“用python编写的深度学习程序”为题目，看它能生成什么样的代码！

下面，就是它生成的结果：

导入必要的库

import keras

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Activation

定义模型

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, input_dim=100))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(units=10))

model.add(Activation('softmax'))

编译模型

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

评估模型

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

print('loss_and_metrics : ' + str(loss_and_metrics))

从代码来看，看起来非常好，也非常符合一个全连接神经网络的结构和模型。似乎没有什么 问题。但是，我们把这段代码复制到python中运行一下，就会发现很多问题。

错误提示代码如下：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

NameError: name 'x_train' is not defined

这段代码的含义是，x_train没有定义，也就是没有找到x_train。

事实上，从以上代码可看出，程序并没有导入数据的操作和数据预处理的操作过程，也就是缺少这两部分的代码。因此，不能运行。下面，就给这段代码补充上导入数据的操作和数据预处理的操作的代码。同时，还对修改后的代码进行调优，超参数设置，修改后的代码如下：

# 修改后的模型（可以运行）

#导入必要的库

import keras

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Activation

from keras.datasets import mnist

import numpy as np

from keras.utils import np_utils

#导入数据

(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.astype(np.float32)/255

x_test = x_test.astype(np.float32)/255

#数据预处理

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255

x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],-1)/255

y_train = np_utils.to_categorical(y_train,10)

y_test = np_utils.to_categorical(y_test,10)

#定义模型

model = Sequential()

model.add(Dense(units=32, input_dim=784))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(units=10))

model.add(Activation('softmax'))

#编译模型

#model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

#训练模型

#model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)

#评估模型

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

print('loss_and_metrics : ' + str(loss_and_metrics))

以上代码，在编译模型和评估模型中，均给出了两个代码，其中第一行是ChatGPT生成的代码，第二行是修改后和调整参数后的代码。需要说明的是，虽然ChatGPT生成的代码可以运行，但如果不经过后面的调整参数，运行后的准确率非常低。而经过调整参数后的准确率非常高。下面的运行的结果：

综上，我们可以发现，ChatGPT生成的代码可以帮助我们快速构建一个深度学习的神经网络模型，对我们的人工智能学习过程和学习效果的提升很有帮助。但是，如果让它自动生成一个复杂的神经网络模型还是比较困难的，而且代码都需要经过调试才能运行，很难直接运行。

各位朋友，你们怎么看呢？欢迎大家留言，交流。