【Python项目】Python利用神经网络自动生成的“藏头诗”生成器

开发工具

Python版本：3.7.8
相关模块：
pytorch模块；
pyqt5模块；
numpy模块；
pyttsx3模块；
以及一些python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
想用GPU完成模型训练的读者请自行搜索相关的网络教程配置CUDA环境，相关文件中会提供小编训练好的模型，因此你也可以直接下载使用。

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Python基于神经网络自动生成“藏头诗”项目！

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原理简介

这里我们用网上别人整理好的57580首唐诗作为训练数据集，先加载一下数据：

'''创建dataloader'''
def CreateDataloader(tang_resource_path, batch_size=16, num_workers=2):poems = np.load(tang_resource_path, allow_pickle=True)dataset = poems['data']index2word = poems['index2word'].item()word2index = poems['word2index'].item()dataset = torch.from_numpy(dataset)dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers,)return dataloader, index2word, word2index

然后用pytorch定义一个简单的生成模型：

'''诗歌生成模型'''
class Poem(nn.Module):def __init__(self, vocabulary_dim, embedding_dim=256, hidden_dim=512, num_layers=3):super(Poem, self).__init__()self.vocabulary_dim = vocabulary_dim self.embedding_dim = embedding_dimself.hidden_dim = hidden_dimself.num_layers = num_layers# 定义一些层self.embedding = nn.Embedding(vocabulary_dim, embedding_dim)self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers)self.linear = nn.Linear(hidden_dim, vocabulary_dim)'''forward'''def forward(self, inputs, hidden=None):seq_len, batch_size = inputs.size()if hidden is None:hidden = inputs.data.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float(), inputs.data.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float()h_0, c_0 = hiddenembeds = self.embedding(inputs)outputs, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0))outputs = self.linear(outputs.view(seq_len * batch_size, -1))return outputs, hidden

然后写个脚本训练一下：


'''藏头诗生成器'''
class Trainer():def __init__(self, cmd_args):self.cmd_args = cmd_args'''run'''def run(self):# 初始化use_cuda = torch.cuda.is_available()rootdir = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[0]touchdir(self.cmd_args.ckptdir)logger_handle = Logger(os.path.join(self.cmd_args.ckptdir, self.cmd_args.logfilepath))# 创建数据集tang_resource_path = os.path.join(rootdir, 'resources/tang.npz')dataloader, index2word, word2index = CreateDataloader(tang_resource_path, self.cmd_args.batchsize, self.cmd_args.numworkers)# 创建模型model = Poem(len(word2index))if use_cuda: model = model.cuda()# 创建优化器optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=self.cmd_args.lr)# 创建损失函数criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 开始训练for epoch in range(1, self.cmd_args.epochs+1):for batch_idx, data in enumerate(dataloader):optimizer.zero_grad()data = data.long().transpose(1, 0).contiguous()if use_cuda: data = data.cuda()inputs, targets = data[:-1, :], data[1:, :]outputs = model(inputs)[0]loss = criterion(outputs, targets.view(-1))if (batch_idx + 1) % 10 == 0:logger_handle.info(f'[Epoch]:{epoch}/{self.cmd_args.epochs}, [Batch]:{batch_idx+1}/{len(dataloader)}, [Loss]:{loss.item()}')loss.backward()optimizer.step()if epoch % self.cmd_args.saveinterval == 0 or epoch == self.cmd_args.epochs:torch.save(model.state_dict(), os.path.join(self.cmd_args.ckptdir, f'epoch_{epoch}.pth'))

好啦，大概的就是这样子实现的啦，源码领取看相关文件哟

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