基于tensorflow的RNN中文自动写诗程序

本项目基于tensorflow编写的RNN神经网络，实现自动写唐诗。基于tensorflow编写。
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运行

使用如下命令运行训练代码

python train.py > ./result/train.txt

测试模型：

python test.py >> ./result/test.txt

使用tensorboard --logdir=logs查看网络结构和loss曲线。

查看结果

在./result/文件夹下查看训练过程和测试结果。

目录结构如下

本文目录结构如下：

.
|-- data
|   `-- tang.npz
|-- logs
|   `-- events.out.....bigdata-2
|-- model
|   `-- checkpoints
|-- result
|   `-- train.txt
|-- data_helper.py
|-- model.py
|-- train.py
|-- test.py
`-- README.md

data文件存放预处理过的唐诗数据集，包括

data: 诗词数据，将诗词中的字转化为其在字典中的序号表示。
ix2word: 序号到字的映射
word2ix: 字到序号的映射

logs文件夹存放tensorflow中的图结构和loss曲线等数据；
model文件夹存放模型checkpoints；
result文件夹保存训练和测试结果；
data_helper.py文件用于预处理数据集，并载入训练数据和测试数据；
model.py文件为RNN模型脚本；
train.py用于使用训练数据训练模型。
test.py用于测试模型生成的古诗。

超参数

修改如下超参数进行训练

NUM_EPOCH = 10
BATCH_SIZE = 64
len_vector = 125
embedding_dim = 256
n_neurons = embedding_dim
n_layers = 3
lr = 0.001
keep_prob=0.8
eval_frequence = 100
model='lstm' # lstm, gru, rnn

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