ChatGPT能自动写代码吗？它能生成深度神经网络模型吗？

　　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
　　importkeras
　　fromkeras。modelsimportSequential
　　fromkeras。layersimportDense，Activation定义模型
　　modelSequential（）
　　model。add（Dense（units64，inputdim100））
　　model。add（Activation（relu））
　　model。add（Dense（units10））
　　model。add（Activation（softmax））编译模型
　　model。compile（losscategoricalcrossentropy，optimizersgd，metrics〔accuracy〕）训练模型
　　model。fit（xtrain，ytrain，epochs5，batchsize32）评估模型
　　lossandmetricsmodel。evaluate（xtest，ytest，batchsize128）
　　print（lossandmetrics：str（lossandmetrics））
　　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（xtrain，ytrain，epochs5，batchsize32）
　　NameError：namextrainisnotdefined
　　这段代码的含义是，xtrain没有定义，也就是没有找到xtrain。
　　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
　　importkeras
　　fromkeras。modelsimportSequential
　　fromkeras。layersimportDense，Activation
　　fromkeras。datasetsimportmnist
　　importnumpyasnp
　　fromkeras。utilsimportnputils
　　导入数据
　　（xtrain，ytrain），（xtest，ytest）mnist。loaddata（）
　　xtrainxtrain。astype（np。float32）255
　　xtestxtest。astype（np。float32）255
　　数据预处理
　　xtrainxtrain。reshape（xtrain。shape〔0〕，1）255
　　xtestxtest。reshape（xtest。shape〔0〕，1）255
　　ytrainnputils。tocategorical（ytrain，10）
　　ytestnputils。tocategorical（ytest，10）
　　定义模型
　　modelSequential（）
　　model。add（Dense（units32，inputdim784））
　　model。add（Activation（relu））
　　model。add（Dense（units10））
　　model。add（Activation（softmax））
　　编译模型
　　model。compile（losscategoricalcrossentropy，optimizersgd，metrics〔accuracy〕）
　　model。compile（losscategoricalcrossentropy，optimizerrmsprop，metrics〔accuracy〕）
　　训练模型
　　model。fit（xtrain，ytrain，epochs5，batchsize32）
　　model。fit（xtrain，ytrain，epochs20，batchsize32）
　　评估模型
　　lossandmetricsmodel。evaluate（xtest，ytest，batchsize128）
　　print（lossandmetrics：str（lossandmetrics））
　　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。