生成诗歌的深度学习方法：使用PyTorch和循环神经网络

深度学习在自然语言处理领域的应用日益广泛，其中生成诗歌是一个有趣且具有挑战性的任务。在本文中，我们将使用PyTorch和循环神经网络（RNN）来生成诗歌。RNN是一种适用于序列数据建模的深度学习模型，非常适合处理文本数据。

首先，我们需要准备一个用于训练的诗歌数据集。可以使用现有的诗歌库，或者从互联网上收集一些诗歌文本。确保文本数据是以逐行的形式存储的，每行代表一首诗。

接下来，我们将使用PyTorch来构建我们的RNN模型。首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

然后，我们定义一个名为PoemGenerator的类，该类将作为我们的RNN模型。在这个类中，我们将定义模型的结构和前向传播方法。

class PoemGenerator