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基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 29 4
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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

这篇CFSDN的博客文章基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，具体内容如下 。

之前在手机百度上看到有个“为你写诗”功能，能够随机生成古诗，当时感觉很酷炫= = 。

在学习了深度学习后，了解了一下原理，打算自己做个实现练练手，于是，就有了这个项目。文中如有瑕疵纰漏之处，还请路过的诸位大佬不吝赐教，万分感谢！ 。

使用循环神经网络实现的古诗生成器，能够完成古体诗的自动生成。我简单地训练了一下，格式是对上了，至于意境么。。。emmm，呵呵 。

举一下模型测试结果例子:

1.生成古体诗 。

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.

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?

2.生成藏头诗(以“神策”为例) 。

示例1:

神照隆祭测馨尘，策紫珑氲羽团娟.

示例2:

神辇莺满花台潭，策穷渐见仙君地.

下面记录项目实现过程（由于都是文本处理方面，跟前一个项目存在很多类似的内容，对于这部分内容，我就只简单提一下，不展开了，新的东西再具体说）:

1.数据预处理 。

数据集使用四万首的唐诗训练集，可以点击这里进行下载.

数据预处理的过程与前一个项目TensorFlow练手项目一：使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类大同小异，可以参考前一个项目，这里就不多说了，直接上代码.

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 上午11:04
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import sys
 
reload (sys)
sys.setdefaultencoding( 'utf8' )
import collections
 
ORIGIN_DATA = 'origin_data/poetry.txt' # 源数据路径
 
OUTPUT_DATA = 'processed_data/poetry.txt' # 输出向量路径
 
VOCAB_DATA = 'vocab/poetry.vocab'
 
 
def word_to_id(word, id_dict):
  if word in id_dict:
   return id_dict[word]
  else :
   return id_dict[ '<unknow>' ]
 
 
poetry_list = [] # 存放唐诗的数组
 
# 从文件中读取唐诗
with open (ORIGIN_DATA, 'r' ) as f:
  f_lines = f.readlines()
  print '唐诗总数 : {}' . format ( len (f_lines))
  # 逐行进行处理
  for line in f_lines:
   # 去除前后空白符，转码
   strip_line = line.strip().decode( 'utf8' )
   try :
    # 将唐诗分为标题和内容
    title, content = strip_line.split( ':' )
   except :
    # 出现多个':'的将被舍弃
    continue
   # 去除内容中的空格
   content = content.strip().replace( ' ' , '')
   # 舍弃含有非法字符的唐诗
   if '(' in content or '（' in content or '<' in content or '《' in content or '_' in content or '[' in content:
    continue
   # 舍弃过短或过长的唐诗
   lenth = len (content)
   if lenth < 20 or lenth > 100 :
    continue
   # 加入列表
   poetry_list.append( 's' + content + 'e' )
 
print '用于训练的唐诗数 : {}' . format ( len (poetry_list))
 
poetry_list = sorted (poetry_list,key = lambda x: len (x))
 
words_list = []
# 获取唐诗中所有的字符
for poetry in poetry_list:
  words_list.extend([word for word in poetry])
# 统计其出现的次数
counter = collections.Counter(words_list)
# 排序
sorted_words = sorted (counter.items(), key = lambda x: x[ 1 ], reverse = True )
# 获得出现次数降序排列的字符列表
words_list = [ '<unknow>' ] + [x[ 0 ] for x in sorted_words]
# 这里选择保留高频词的数目，词只有不到七千个，所以我全部保留
words_list = words_list[: len (words_list)]
 
print '词汇表大小 ： {}' . format (words_list)
 
with open (VOCAB_DATA, 'w' ) as f:
  for word in words_list:
   f.write(word + '\n' )
 
# 生成单词到id的映射
word_id_dict = dict ( zip (words_list, range ( len (words_list))))
# 将poetry_list转换成向量形式
id_list = []
for poetry in poetry_list:
  id_list.append([ str (word_to_id(word,word_id_dict)) for word in poetry])
 
# 将向量写入文件
with open (OUTPUT_DATA, 'w' ) as f:
  for id_l in id_list:
   f.write( ' ' .join(id_l) + '\n' )

2.模型编写 。

这里要编写两个模型，一个用于训练，一个用于验证（生成古体诗）。两个模型大体上一致，因为用途不同，所以有些细节有出入。当进行验证时，验证模型读取训练模型的参数进行覆盖.

注释比较细，就不多说了，看代码。对于两个模型不同的一些关键细节，我也用注释进行了说明.

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 下午2:06
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import tensorflow as tf
import functools
import setting
 
HIDDEN_SIZE = 128 # LSTM隐藏节点个数
NUM_LAYERS = 2 # RNN深度
 
 
def doublewrap(function):
  @functools .wraps(function)
  def decorator( * args, * * kwargs):
   if len (args) = = 1 and len (kwargs) = = 0 and callable (args[ 0 ]):
    return function(args[ 0 ])
   else :
    return lambda wrapee: function(wrapee, * args, * * kwargs)
 
  return decorator
 
 
@doublewrap
def define_scope(function, scope = None , * args, * * kwargs):
  attribute = '_cache_' + function.__name__
  name = scope or function.__name__
 
  @property
  @functools .wraps(function)
  def decorator( self ):
   if not hasattr ( self , attribute):
    with tf.variable_scope(name, * args, * * kwargs):
     setattr ( self , attribute, function( self ))
   return getattr ( self , attribute)
 
  return decorator
 
 
class TrainModel( object ):
  """
  训练模型
  """
 
  def __init__( self , data, labels, emb_keep, rnn_keep):
   self .data = data # 数据
   self .labels = labels # 标签
   self .emb_keep = emb_keep # embedding层dropout保留率
   self .rnn_keep = rnn_keep # lstm层dropout保留率
   self .global_step
   self .cell
   self .predict
   self .loss
   self .optimize
 
  @define_scope
  def cell( self ):
   """
   rnn网络结构
   :return:
   """
   lstm_cell = [
    tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE), output_keep_prob = self .rnn_keep) for
    _ in range (NUM_LAYERS)]
   cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(lstm_cell)
   return cell
 
  @define_scope
  def predict( self ):
   """
   定义前向传播
   :return:
   """
   # 创建词嵌入矩阵权重
   embedding = tf.get_variable( 'embedding' , shape = [setting.VOCAB_SIZE, HIDDEN_SIZE])
   # 创建softmax层参数
   if setting.SHARE_EMD_WITH_SOFTMAX:
    softmax_weights = tf.transpose(embedding)
   else :
    softmax_weights = tf.get_variable( 'softmaweights' , shape = [HIDDEN_SIZE, setting.VOCAB_SIZE])
   softmax_bais = tf.get_variable( 'softmax_bais' , shape = [setting.VOCAB_SIZE])
   # 进行词嵌入
   emb = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self .data)
   # dropout
   emb_dropout = tf.nn.dropout(emb, self .emb_keep)
   # 计算循环神经网络的输出
   self .init_state = self .cell.zero_state(setting.BATCH_SIZE, dtype = tf.float32)
   outputs, last_state = tf.nn.dynamic_rnn( self .cell, emb_dropout, scope = 'd_rnn' , dtype = tf.float32,
             initial_state = self .init_state)
   outputs = tf.reshape(outputs, [ - 1 , HIDDEN_SIZE])
   # 计算logits
   logits = tf.matmul(outputs, softmax_weights) + softmax_bais
   return logits
 
  @define_scope
  def loss( self ):
   """
   定义损失函数
   :return:
   """
   # 计算交叉熵
   outputs_target = tf.reshape( self .labels, [ - 1 ])
   loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits = self .predict, labels = outputs_target, )
   # 平均
   cost = tf.reduce_mean(loss)
   return cost
 
  @define_scope
  def global_step( self ):
   """
   global_step
   :return:
   """
   global_step = tf.Variable( 0 , trainable = False )
   return global_step
 
  @define_scope
  def optimize( self ):
   """
   定义反向传播过程
   :return:
   """
   # 学习率衰减
   learn_rate = tf.train.exponential_decay(setting.LEARN_RATE, self .global_step, setting.LR_DECAY_STEP,
             setting.LR_DECAY)
   # 计算梯度，并防止梯度爆炸
   trainable_variables = tf.trainable_variables()
   grads, _ = tf.clip_by_global_norm(tf.gradients( self .loss, trainable_variables), setting.MAX_GRAD)
   # 创建优化器，进行反向传播
   optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learn_rate)
   train_op = optimizer.apply_gradients( zip (grads, trainable_variables), self .global_step)
   return train_op
 
 
class EvalModel( object ):
  """
  验证模型
  """
 
  def __init__( self , data, emb_keep, rnn_keep):
   self .data = data # 输入
   self .emb_keep = emb_keep # embedding层dropout保留率
   self .rnn_keep = rnn_keep # lstm层dropout保留率
   self .cell
   self .predict
   self .prob
 
  @define_scope
  def cell( self ):
   """
   rnn网络结构
   :return:
   """
   lstm_cell = [
    tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE), output_keep_prob = self .rnn_keep) for
    _ in range (NUM_LAYERS)]
   cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(lstm_cell)
   return cell
 
  @define_scope
  def predict( self ):
   """
   定义前向传播过程
   :return:
   """
   embedding = tf.get_variable( 'embedding' , shape = [setting.VOCAB_SIZE, HIDDEN_SIZE])
 
   if setting.SHARE_EMD_WITH_SOFTMAX:
    softmax_weights = tf.transpose(embedding)
   else :
    softmax_weights = tf.get_variable( 'softmaweights' , shape = [HIDDEN_SIZE, setting.VOCAB_SIZE])
   softmax_bais = tf.get_variable( 'softmax_bais' , shape = [setting.VOCAB_SIZE])
 
   emb = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self .data)
   emb_dropout = tf.nn.dropout(emb, self .emb_keep)
   # 与训练模型不同，这里只要生成一首古体诗，所以batch_size=1
   self .init_state = self .cell.zero_state( 1 , dtype = tf.float32)
   outputs, last_state = tf.nn.dynamic_rnn( self .cell, emb_dropout, scope = 'd_rnn' , dtype = tf.float32,
             initial_state = self .init_state)
   outputs = tf.reshape(outputs, [ - 1 , HIDDEN_SIZE])
 
   logits = tf.matmul(outputs, softmax_weights) + softmax_bais
   # 与训练模型不同，这里要记录最后的状态，以此来循环生成字，直到完成一首诗
   self .last_state = last_state
   return logits
 
  @define_scope
  def prob( self ):
   """
   softmax计算概率
   :return:
   """
   probs = tf.nn.softmax( self .predict)
   return probs

3.组织数据集 。

编写一个类用于组织数据，方便训练使用。代码很简单，应该不存在什么问题.

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 上午11:59
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import numpy as np
 
BATCH_SIZE = 64
DATA_PATH = 'processed_data/poetry.txt'
 
 
class Dataset( object ):
  def __init__( self , batch_size):
   self .batch_size = batch_size
   self .data, self .target = self .read_data()
   self .start = 0
   self .lenth = len ( self .data)
 
  def read_data( self ):
   """
   从文件中读取数据，构建数据集
   :return: 训练数据，训练标签
   """
   # 从文件中读取唐诗向量
   id_list = []
   with open (DATA_PATH, 'r' ) as f:
    f_lines = f.readlines()
    for line in f_lines:
     id_list.append([ int (num) for num in line.strip().split()])
   # 计算可以生成多少个batch
   num_batchs = len (id_list) / / self .batch_size
   # data和target
   x_data = []
   y_data = []
   # 生成batch
   for i in range (num_batchs):
    # 截取一个batch的数据
    start = i * self .batch_size
    end = start + self .batch_size
    batch = id_list[start:end]
    # 计算最大长度
    max_lenth = max ( map ( len , batch))
    # 填充
    tmp_x = np.full(( self .batch_size, max_lenth), 0 , dtype = np.int32)
    # 数据覆盖
    for row in range ( self .batch_size):
     tmp_x[row, : len (batch[row])] = batch[row]
    tmp_y = np.copy(tmp_x)
    tmp_y[:, : - 1 ] = tmp_y[:, 1 :]
    x_data.append(tmp_x)
    y_data.append(tmp_y)
   return x_data, y_data
 
  def next_batch( self ):
   """
   获取下一个batch
   :return:
   """
   start = self .start
   self .start + = 1
   if self .start > = self .lenth:
    self .start = 0
   return self .data[start], self .target[start]
 
 
if __name__ = = '__main__' :
  dataset = Dataset(BATCH_SIZE)
  dataset.read_data()

4.训练模型 。

万事俱备，开始训练.

没有按照epoch进行训练，这里只是循环训练指定个mini_batch.

训练过程中，会定期显示当前训练步数以及loss值。会定期保存当前模型及对应checkpoint.

训练代码:

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# @Time : 18-3-13 下午2:50
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import tensorflow as tf
from rnn_models import TrainModel
import dataset
import setting
 
TRAIN_TIMES = 30000 # 迭代总次数（没有计算epoch）
SHOW_STEP = 1 # 显示loss频率
SAVE_STEP = 100 # 保存模型参数频率
 
x_data = tf.placeholder(tf.int32, [setting.BATCH_SIZE, None ]) # 输入数据
y_data = tf.placeholder(tf.int32, [setting.BATCH_SIZE, None ]) # 标签
emb_keep = tf.placeholder(tf.float32) # embedding层dropout保留率
rnn_keep = tf.placeholder(tf.float32) # lstm层dropout保留率
 
data = dataset.Dataset(setting.BATCH_SIZE) # 创建数据集
 
model = TrainModel(x_data, y_data, emb_keep, rnn_keep) # 创建训练模型
 
saver = tf.train.Saver()
 
with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 初始化
  for step in range (TRAIN_TIMES):
   # 获取训练batch
   x, y = data.next_batch()
   # 计算loss
   loss, _ = sess.run([model.loss, model.optimize],
        {model.data: x, model.labels: y, model.emb_keep: setting.EMB_KEEP,
        model.rnn_keep: setting.RNN_KEEP})
   if step % SHOW_STEP = = 0 :
    print 'step {}, loss is {}' . format (step, loss)
   # 保存模型
   if step % SAVE_STEP = = 0 :
    saver.save(sess, setting.CKPT_PATH, global_step = model.global_step)

5.验证模型 。

提供两种方法验证模型:

随机生成古体诗 。

生成藏头诗 。

随机生成的结果勉强可以接受，起码格式对了，看起来也像个样子.

生成藏头诗就五花八门了，效果不好，往往要多次才能生成一个差强人意的。emmm，其实也可以理解，毕竟我们指定的“藏头”在训练集中的分布是不能保证的.

这里简单说一下生成古体诗的过程:

1.首先，读取训练模型保存的参数，覆盖验证模型的参数 。

2.将开始符号's'作为输入，喂给模型，模型将输出下一个字符为此表中各词的概率，以及rnn传递的state。注意，验证模型时，dropout的保留率应设置为1.0 。

3.根据2中输出的概率，使用轮盘赌法，随机出下一个字 。

4.将随机出来的字作为输入，前一次输出的state作为本次输入的state，喂给模型，模型将输入下一个字符为此表中各词的概率，以及rnn传递的state 。

5.重复3,4步骤，直到随机出结束符'e',生成结束。过程中生成的所有字符，构成本次生成的古体诗('s'和'e'不算) 。

生成藏头诗的过程与生成古体诗是类似的，主要区别在于，在开始和每个标点符号被预测出来时，向模型喂给的是“藏头”中的一个字，就不多说了，详情可参考代码.

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 下午2:50
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import sys
 
reload (sys)
sys.setdefaultencoding( 'utf8' )
import tensorflow as tf
import numpy as np
from rnn_models import EvalModel
import utils
import os
 
# 指定验证时不使用cuda，这样可以在用gpu训练的同时，使用cpu进行验证
os.environ[ 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' ] = ''
 
x_data = tf.placeholder(tf.int32, [ 1 , None ])
 
emb_keep = tf.placeholder(tf.float32)
 
rnn_keep = tf.placeholder(tf.float32)
 
# 验证用模型
model = EvalModel(x_data, emb_keep, rnn_keep)
 
saver = tf.train.Saver()
# 单词到id的映射
word2id_dict = utils.read_word_to_id_dict()
# id到单词的映射
id2word_dict = utils.read_id_to_word_dict()
 
 
def generate_word(prob):
  """
  选择概率最高的前100个词，并用轮盘赌法选取最终结果
  :param prob: 概率向量
  :return: 生成的词
  """
  prob = sorted (prob, reverse = True )[: 100 ]
  index = np.searchsorted(np.cumsum(prob), np.random.rand( 1 ) * np. sum (prob))
  return id2word_dict[ int (index)]
 
 
# def generate_word(prob):
#  """
#  从所有词中，使用轮盘赌法选取最终结果
#  :param prob: 概率向量
#  :return: 生成的词
#  """
#  index = int(np.searchsorted(np.cumsum(prob), np.random.rand(1) * np.sum(prob)))
#  return id2word_dict[index]
 
 
def generate_poem():
  """
  随机生成一首诗歌
  :return:
  """
  with tf.Session() as sess:
   # 加载最新的模型
   ckpt = tf.train.get_checkpoint_state( 'ckpt' )
   saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
   # 预测第一个词
   rnn_state = sess.run(model.cell.zero_state( 1 , tf.float32))
   x = np.array([[word2id_dict[ 's' ]]], np.int32)
   prob, rnn_state = sess.run([model.prob, model.last_state],
          {model.data: x, model.init_state: rnn_state, model.emb_keep: 1.0 ,
          model.rnn_keep: 1.0 })
   word = generate_word(prob)
   poem = ''
   # 循环操作，直到预测出结束符号‘e'
   while word ! = 'e' :
    poem + = word
    x = np.array([[word2id_dict[word]]])
    prob, rnn_state = sess.run([model.prob, model.last_state],
           {model.data: x, model.init_state: rnn_state, model.emb_keep: 1.0 ,
           model.rnn_keep: 1.0 })
    word = generate_word(prob)
   # 打印生成的诗歌
   print poem
 
 
def generate_acrostic(head):
  """
  生成藏头诗
  :param head:每行的第一个字组成的字符串
  :return:
  """
  with tf.Session() as sess:
   # 加载最新的模型
   ckpt = tf.train.get_checkpoint_state( 'ckpt' )
   saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
   # 进行预测
   rnn_state = sess.run(model.cell.zero_state( 1 , tf.float32))
   poem = ''
   cnt = 1
   # 一句句生成诗歌
   for x in head:
    word = x
    while word ! = '，' and word ! = '。' :
     poem + = word
     x = np.array([[word2id_dict[word]]])
     prob, rnn_state = sess.run([model.prob, model.last_state],
            {model.data: x, model.init_state: rnn_state, model.emb_keep: 1.0 ,
            model.rnn_keep: 1.0 })
     word = generate_word(prob)
     if len (poem) > 25 :
      print 'bad.'
      break
    # 根据单双句添加标点符号
    if cnt & 1 :
     poem + = '，'
    else :
     poem + = '。'
    cnt + = 1
   # 打印生成的诗歌
   print poem
   return poem
 
 
if __name__ = = '__main__' :
  # generate_acrostic(u'神策')
  generate_poem()

6.一些提取出来的方法和配置 。

很简单，不多说.

utils.py 。

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 下午4:16
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import setting
 
def read_word_list():
  """
  从文件读取词汇表
  :return: 词汇列表
  """
  with open (setting.VOCAB_PATH, 'r' ) as f:
   word_list = [word for word in f.read().decode( 'utf8' ).strip().split( '\n' )]
  return word_list
 
def read_word_to_id_dict():
  """
  生成单词到id的映射
  :return:
  """
  word_list = read_word_list()
  word2id = dict ( zip (word_list, range ( len (word_list))))
  return word2id
 
def read_id_to_word_dict():
  """
  生成id到单词的映射
  :return:
  """
  word_list = read_word_list()
  id2word = dict ( zip ( range ( len (word_list)),word_list))
  return id2word
 
 
if __name__ = = '__main__' :
  read_id_to_word_dict()

setting.py 。

  。

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-13 下午3:08
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
 
 
VOCAB_SIZE = 6272 # 词汇表大小
 
SHARE_EMD_WITH_SOFTMAX = True # 是否在embedding层和softmax层之间共享参数
MAX_GRAD = 5.0 # 最大梯度，防止梯度爆炸
LEARN_RATE = 0.0005 # 初始学习率
LR_DECAY = 0.92 # 学习率衰减
LR_DECAY_STEP = 600 # 衰减步数
BATCH_SIZE = 64 # batch大小
CKPT_PATH = 'ckpt/model_ckpt' # 模型保存路径
VOCAB_PATH = 'vocab/poetry.vocab' # 词表路径
EMB_KEEP = 0.5 # embedding层dropout保留率
 
RNN_KEEP = 0.5 # lstm层dropout保留率

7.完毕 。

编码到此结束，有兴趣的朋友可以自己跑一跑，玩一玩，我就不多做测试了.

项目GitHub地址：https://github.com/AaronJny/peotry_generate 。

博主也正在学习，能力浅薄，文中如有瑕疵纰漏之处，还请路过的诸位大佬不吝赐教，万分感谢！ 。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/79677457 。

最后此篇关于基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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