随着深度学习技术的不断发展，越来越多的应用场景涌现出来。其中，ai深度学习生成器就是一个非常有趣的应用。它可以根据一定的训练数据，自动生成符合特定规律的数据或者文本。本文将介绍如何使用Python和Keras构建一个ai深度学习生成器，并通过代码示例进行说明。

1. 准备数据集

首先，我们需要一个用于训练的数据集。在这里，我们以文本生成为例，使用Shakespeare的著作《哈姆雷特》作为训练数据集。我们可以通过以下代码加载数据集：

import urllib.request

url = "https://ocw.mit.edu/ans7870/6/6.006/s08/lecturenotes/files/t8.shakespeare.txt"
file = urllib.request.urlopen(url)

text = file.read().decode("utf-8")

2. 数据预处理

接着，我们需要对数据进行预处理。在这里，我们需要将文本转换成数字（因为神经网络只能处理数字）。我们可以将每个字符映射成一个数字，以创建一个字符到数字的映射表。这可以通过以下代码来实现：

chars = sorted(list(set(text)))
char_to_num = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))

接下来，我们将使用滑动窗口来提取训练数据。具体地，我们将从文本中取n个字符作为输入，再取接下来的一个字符作为输出。我们将其称为一个样本。我们可以使用以下代码来创建样本集：

seq_length = 100
dataX = []
dataY = []

for i in range(0, len(text) - seq_length, 1):
    seq_in = text[i:i + seq_length]
    seq_out = text[i + seq_length]
    dataX.append([char_to_num[char] for char in seq_in])
    dataY.append(char_to_num[seq_out])

最后，我们需要将数据集转换成模型可以处理的格式。具体地，我们需要将输入数据转换成一个三维数组，格式为(samples, seq_length, num_chars)，其中samples是样本数，seq_length是滑动窗口的大小，num_chars是字符集的大小。我们还需要将输出数据转换成一个二