keras使用LSTM生成文本

本文主要介绍使用LSTM实现字符级文本生成。

下面是示例代码：


# coding: utf-8# In[1]:# 下载语料库并将其转化为小写import keras
import numpy as nppath = keras.utils.get_file('nietzsche.txt',origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche.txt')
text = open(path).read().lower()
print('Corpus length:', len(text))# In[11]:'''
接下来，将提取长度为“maxlen”的部分重叠序列，对它们进行one-hot
编码并将它们打包成形状为“（sequence，maxlen，unique_characters）”
的3D Numpy数组`x`。
同时，准备一个包含相应目标的数组`y`：在每个提取序列之后的one-hot编码字符。
'''
# 提取的字符序列的长度
maxlen = 60# 对每‘step’个字符序列采样一个新序列
step = 3# 用于保存提取到的序列
sentences = []# 用于保存targets
next_chars = []for i in range(0, len(text) - maxlen, step):sentences.append(text[i: i + maxlen])next_chars.append(text[i + maxlen])
print('Number of sequences:', len(setences))# 语料库中的唯一字符列表
chars = sorte

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