如何将此RNN文本分类代码更改为文本生成？

将RNN文本分类代码更改为文本生成需要进行以下步骤：

1. 修改模型结构：将原来的输出层改为一个具有更大输出维度的隐藏层，以便生成更长的文本序列。可以使用LSTM或GRU等递归神经网络模型。
2. 修改损失函数：由于文本生成是一个序列生成任务，需要使用序列损失函数，如交叉熵损失函数。可以使用softmax函数将生成的文本序列转化为概率分布，然后计算生成文本与目标文本之间的交叉熵损失。
3. 修改训练过程：在训练过程中，需要将原来的文本分类标签替换为目标文本序列。可以使用teacher forcing技术，在训练过程中将真实的目标文本序列作为输入，而不是生成的文本序列。
4. 修改预测过程：在预测过程中，需要使用生成的文本序列作为输入，并根据模型生成下一个字符或单词。可以使用贪婪搜索或束搜索等技术来生成更准确的文本序列。

以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以用于支持文本生成任务：

1. 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了文本生成相关的API和工具，如文本生成模型、文本生成API等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/nlp
2. 腾讯云机器学习平台（MLP）：提供了强大的机器学习和深度学习工具，可以用于构建和训练文本生成模型。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/mlp
3. 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能的云服务器实例，可以用于训练和部署文本生成模型。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上链接仅供参考，具体选择和使用腾讯云产品需要根据实际需求和情况进行评估和决策。