基于TensorFlow2.0+循环神经网络的古诗生成器python源码+项目说明.zip

# tf2-rnn-poetry-generator 这是一个使用TensorFlow 2.0编写的、基于循环神经网络实现的一个古诗生成器，主要包括如下功能： - 使用唐诗数据集训练模型。 - 使用训练好的模型，随机生成一首古体诗。 - 使用训练好的模型，续写一首古体诗。 - 使用训练好的模型，随机生成一首藏头诗。 随机生成一首古体诗： ``` 金鹤有僧心，临天寄旧身。 石松惊枕树，红鸟发禅新。 不到风前远，何人怨夕时。 明期多尔处，闲此不依迟。 ``` ``` 水泉临鸟声，北去暮空行。 林阁多开雪，楼庭起洞城。 夜来疏竹外，柳鸟暗苔清。 寂寂重阳里，悠悠一钓矶。 ``` 续写一首古体诗（以"床前明月光，"为例）： ``` 床前明月光，翠席覆银丝。 岁气分龙阁，无人入鸟稀。 圣明无泛物，云庙逐雕旗。 永夜重江望，南风正送君。 ``` ``` 床前明月光，清水入寒云。 远景千山雨，萧花入翠微。 影云虚雪润，花影落云斜。 独去江飞夜，谁能作一花。 ``` 随机生成一首藏头诗（以"海阔天空"为例）： ``` 海口多无定， 阔庭何所难。 天山秋色上， 空石昼尘连。 ``` ``` 海庭愁不定， 阔处到南关。 天阙青秋上， 空城雁渐催。 ``` # 快速开始 ## 1. 如何训练模型？ - clone项目到本地。 - 安装依赖环境。 - 在`settings.py`中配置好相关路径。 - 在`tf2-rnn-poetry-generator`路径下，执行命令`python3 train.py`。 ## 2. 如何使用训练好的模型生成古诗？ - clone项目到本地。 - 安装依赖环境。 - 在`settings.py`中配置好相关路径。 - 在`tf2-rnn-poetry-generator`路径下，执行命令`python3 eval.py`。 # 错误排除 1.当使用PyCharm打开并调试项目时，发现py文件的引用路径有误，怎么办？ 答：参考[错误排除](https://github.com/AaronJny/DeepLearningSamples/tree/master/tf2-rnn-poetry-generator)。 # 更多信息 请访问博客： [有趣的深度学习——使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器](https://www.aaronjny.com/articles/2020/01/02/1577944439534.html) (https://www.aaronjny.com/articles/2020/01/02/1577944439534.html) 或 [有趣的深度学习——使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器](https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954) (https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954)