此项目使用Python2.7+TensorFlow 1.4编写,环境太过古老,可能无法正常运行起来。
如有需要,请移步我使用Python 3.7 + TensorFlow 2.0重写的版本:
[DeepLearningExamples/tf2-rnn-poetry-generator](https://github.com/AaronJny/DeepLearningExamples/tree/master/tf2-rnn-poetry-generator)
以及BERT版本的:
[DeepLearningExamples/keras-bert-poetry-generator](https://github.com/AaronJny/DeepLearningExamples/tree/master/keras-bert-poetry-generator)
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# 基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器
项目基于循环神经网络,使用tensorflow 1.4实现。训练数据为四万多首古诗,
训练完成后,能随机生成古诗。
-----------------
## 使用说明
**1.预处理数据**
古诗文件不能够直接使用,需要生成词汇表,将古诗文件转换成向量。
```
python process_data.py
```
**2.训练模型**
使用1中生成的文件训练神经网络。
```
python train.py
```
**3.生成古诗**
当模型训练完成之后,可以尝试生成古诗。输入以下命令可以进行生成,至于质量嘛...emmmm,凑合吧
```
python eval.py
```
结果示例1:
> 树阴飞尽水三依,谩自为能厚景奇。
莫怪仙舟欲西望,楚人今此惜春风。
结果示例2:
> 岩外前苗点有泉,紫崖烟霭碧芊芊。
似僧月明秋更好,一踪颜事欲犹伤?
**4.生成藏头诗**
模型做的比较小,训练数据也不足,在生成藏头诗上的表现不是很好。往往要生成很多次生成一个满意的= =娱乐功能。
使用该功能要修改代码(等闲了我将它改成命令行功能,就不用改代码了),将`eval.py`中以下代码:
```python
if __name__ == '__main__':
# generate_acrostic(u'天空')
generate_poem()
```
改成
```python
if __name__ == '__main__':
generate_acrostic(u'天空')
# generate_poem()
```
然后运行即可。
```
python eval.py
```
结果示例:
> 天序曾柏乌倾鱼,空老桐歌尘翁红。
好家伙VCC
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