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古
诗
⽣
成
器
(
运
⾏
版
)
基
于
循
环
神
经⽹络
(
Keras+LSTM-RNN
),
采
⽤
了
浙
江
⼤
学
⼈
⼯
智
能
研
究
所
提
供
的
古
诗词
库
,
并
且
在
其
提
供
的
AI
学
习
平
台
上
训
练
完
成
。
本案
例
⾮
原
创
,
原
来
的
代
码
⽤
class
来
实
现
,
并
且
重
构
了
model
的
⽅
法
。
为了
⽅
便
初
学
者
理
解
,
重
新
调
整
了代
码
和参
数
,
并
且
⽤
jupyterlab
写
了
⼀个
完
整
的
⽂
档
。
虽
然
模
型
已
经
训
练
完
成
,
但
要
应
⽤
这
个
模
型
,
还
需
要
提
供
原
来
⽤
于
训
练
的
语
料
,
即古
诗词
库
。
训
练
和
应
⽤
使
⽤
的
语
料
要
保
持
⼀
致
。
运
⾏
这
个
案
例
,
需
要
安
装
多
个
库
,
还
需
要
pydot
、
graphviz
的
⽀
持
。
虚
⾕
号
教
育
版
上
已
经
提
供了
所
有
相
关
的
⽀
持
库
。
需
要说
明
的
是
,
在
虚
⾕
号
上
训
练
⽐
较
慢
,
预
计
⾄
少
需
要
⼀
天
时
间
,
才
可
以
看
到
较
好
的
效
果
。
原
案
例
地址
:
https://github.com/youyuge34/Poems_generator_Keras/blob/master/poem_model.ipynb
(https://github.com/youyuge34/Poems_generator_Keras/blob/master/poem_model.ipynb)
模
型
下
载
地址
(
课
程
汇
集
/
虚
⾕
号
内
置
课
程
⽬
录
/5.
机
器
学
习
):
https://github.com/vvlink/vvBoard-docs/
(https://github.com/vvlink/vvBoard-docs/)
1.
导
⼊
必
要
的
库
In[1]:
2.
参
数
设
置
In[3]:
Using TensorFlow backend.
import random
import os
import keras
import numpy as np
from keras.callbacks import LambdaCallback
from keras.models import Input, Model, load_model
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
from keras.optimizers import Adam
class config(object):
#
输
⼊
的
诗词
库
(
语
料
库
)
poetry_file = 'data/8-poetry_zju.txt'
#
模
型
名
称
weight_file = 'model/8-model_zju.h5'
#
输
出
训
练
的
信
息
fixlog = 'poem_log.txt'
#
复
合
训
练
时
,
间隔
多
少
次
输
出
⼀
次
测
试
结
果
predict_num = 5
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
#
下
⾯
参
数
不
能
随
意
修
改
,
改
动
将
影
响
整
个
模
型
的
⼤
⼩
#
根
据
前六
个
字
预
测
第
七个
字
,
⽣
成
的
是
五
⾔诗
(
含
标
点
)
max_len = 6
#
去
除
低
频
率
⽂
字
(
避
免
⽣
僻
字
)
frequence_num = 3
茶啊冲的小男孩
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