"窈窕泥觼湿。方有娈君子，惄焉？其常则？今我不能今。天后之德，胡然国成？有自君子，归哉极哉！"

这几句诗词看上去是不是有点诗经的味道，细看却是一窍不通，这个全都是LSTM学习了诗经后自动生成的。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
import textwrap

# 读取并为 py2 compat 解码
text = open("../poem_lstm_practice/poem.txt", 'rb').read().decode(encoding='utf-8')# 文本长度是指文本中的字符个数
print ('Length of text: {} characters'.format(len(text)))
# 看一看文本中的前 250 个字符
print(text[:250])

Length of text: 37551 characters关关雎鸠，在河之洲。窈窕淑女，君子好逑。参差荇菜，左右流之。窈窕淑女，寤寐求之。求之不得，寤寐思服。悠哉悠哉，辗转反侧。参差荇菜，左右采之。窈窕淑女，琴瑟友之。参差荇菜，左右芼之。窈窕淑女，钟鼓乐之。
葛之覃兮，施于中谷，维叶萋萋。黄鸟于飞，集于灌木，其鸣喈喈。葛之覃兮，施于中谷，维叶莫莫。是刈是濩，为絺为绤，服之无斁。言告师氏，言告言归。薄污我私，薄浣我衣。害浣害否，归宁父母。
采采卷耳，不盈顷筐。嗟我怀人，置彼周行。陟彼崔嵬，我马虺隤。我姑酌彼金罍，维以不永怀。陟彼高冈，我马玄黄。我

# 文本中的非重复字符
vocab = sorted(set(text))
print ('{} unique characters'.format(len(vocab)))

2798 unique characters

# 创建从非重复字符到索引的映射
char2idx = {u:i for i, u in enumerate(vocab)}
print(char2idx)
idx2char = np.array(vocab)text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in text])
# 设定每个输入句子长度的最大值
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(text)//seq_length
# 创建训练样本 / 目标
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)
for i in char_dataset.take(5):print(idx2char[i.numpy()])

关 关 雎

sequences = char_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True)for item in sequences.take(5):print(repr(''.join(idx2char[item.numpy()])))

'\r\n关关雎鸠，在河之洲。窈窕淑女，君子好逑。参差荇菜，左右流之。窈窕淑女，寤寐求之。求之不得，寤寐思服。悠哉悠哉，辗转反侧。参差荇菜，左右采之。窈窕淑女，琴瑟友之。参差荇菜，左右芼之。窈窕淑女，钟鼓乐之'
'。\r\n葛之覃兮，施于中谷，维叶萋萋。黄鸟于飞，集于灌木，其鸣喈喈。葛之覃兮，施于中谷，维叶莫莫。是刈是濩，为絺为绤，服之无斁。言告师氏，言告言归。薄污我私，薄浣我衣。害浣害否，归宁父母。\r\n采采卷耳，不'
'盈顷筐。嗟我怀人，置彼周行。陟彼崔嵬，我马虺隤。我姑酌彼金罍，维以不永怀。陟彼高冈，我马玄黄。我姑酌彼兕觥，维以不永伤。陟彼砠矣，我马瘏矣，我仆痡矣，云何吁矣。\r\n南有樛木，葛藟累之。乐只君子，福履绥之'
'。南有樛木，葛藟荒之。乐只君子，福履将之。南有樛木，葛藟萦之。乐只君子，福履成之。\r\n螽斯羽，诜诜兮。宜尔子孙，振振兮。螽斯羽，薨薨兮。宜尔子孙。绳绳兮。螽斯羽，揖揖兮。宜尔子孙，蛰蛰兮。\r\n桃之夭夭，'
'灼灼其华。之子于归，宜其室家。桃之夭夭，有蕡其实。之子于归，宜其家室。桃之夭夭，其叶蓁蓁。之子于归，宜其家人。\r\n肃肃兔罝，椓之丁丁。赳赳武夫，公侯干城。肃肃兔罝，施于中逵。赳赳武夫，公侯好仇。肃肃免罝'

def split_input_target(chunk):input_text = chunk[:-1]target_text = chunk[1:]return input_text, target_textdataset = sequences.map(split_input_target)

for input_example, target_example in  dataset.take(1):print ('Input data: ', repr(''.join(idx2char[input_example.numpy()])))print ('Target data:', repr(''.join(idx2char[target_example.numpy()])))

Input data:  '\r\n关关雎鸠，在河之洲。窈窕淑女，君子好逑。参差荇菜，左右流之。窈窕淑女，寤寐求之。求之不得，寤寐思服。悠哉悠哉，辗转反侧。参差荇菜，左右采之。窈窕淑女，琴瑟友之。参差荇菜，左右芼之。窈窕淑女，钟鼓乐'
Target data: '\n关关雎鸠，在河之洲。窈窕淑女，君子好逑。参差荇菜，左右流之。窈窕淑女，寤寐求之。求之不得，寤寐思服。悠哉悠哉，辗转反侧。参差荇菜，左右采之。窈窕淑女，琴瑟友之。参差荇菜，左右芼之。窈窕淑女，钟鼓乐之'

for i, (input_idx, target_idx) in enumerate(zip(input_example[:5], target_example[:5])):print("Step {:4d}".format(i))print("  input: {} ({:s})".format(input_idx, repr(idx2char[input_idx])))print("  expected output: {} ({:s})".format(target_idx, repr(idx2char[target_idx])))

Step    0input: 1 ('\r')expected output: 0 ('\n')
Step    1input: 0 ('\n')expected output: 199 ('关')
Step    2input: 199 ('关')expected output: 199 ('关')
Step    3input: 199 ('关')expected output: 2561 ('雎')
Step    4input: 2561 ('雎')expected output: 2739 ('鸠')

# 批大小
BATCH_SIZE = 64# 设定缓冲区大小，以重新排列数据集
# （TF 数据被设计为可以处理可能是无限的序列，
# 所以它不会试图在内存中重新排列整个序列。相反，
# 它维持一个缓冲区，在缓冲区重新排列元素。）
BUFFER_SIZE = 10000dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)dataset

<BatchDataset shapes: ((64, 100), (64, 100)), types: (tf.int32, tf.int32)>

# 词集的长度
vocab_size = len(vocab)# 嵌入的维度
embedding_dim = 256# RNN 的单元数量
rnn_units = 1024

def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,batch_input_shape=[batch_size, None]),tf.keras.layers.LSTM(rnn_units,return_sequences=True,stateful=True,recurrent_initializer='glorot_uniform'),tf.keras.layers.LSTM(rnn_units,return_sequences=True,stateful=True,recurrent_initializer='glorot_uniform'),tf.keras.layers.Dense(vocab_size)])return model

model = build_model(vocab_size = len(vocab),embedding_dim=embedding_dim,rnn_units=rnn_units,batch_size=BATCH_SIZE)

for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1):example_batch_predictions = model(input_example_batch)print(example_batch_predictions.shape, "# (batch_size, sequence_length, vocab_size)")

(64, 100, 2798) # (batch_size, sequence_length, vocab_size)

def loss(labels, logits):return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)example_batch_loss  = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)
print("Prediction shape: ", example_batch_predictions.shape, " # (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
print("scalar_loss:      ", example_batch_loss.numpy().mean())

Prediction shape:  (64, 100, 2798)  # (batch_size, sequence_length, vocab_size)
scalar_loss:       7.9366827

model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

# 检查点保存至的目录
checkpoint_dir = './training_checkpoints'# 检查点的文件名
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_prefix,save_weights_only=True)

EPOCHS=1000
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])

Epoch 1/1000
5/5 [==============================] - 4s 439ms/step - loss: 7.3037
Epoch 2/1000
5/5 [==============================] - 2s 443ms/step - loss: 6.1857
Epoch 3/1000
5/5 [==============================] - 2s 443ms/step - loss: 6.0807
Epoch 4/1000
5/5 [==============================] - 2s 459ms/step - loss: 6.0250

tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)

'./training_checkpoints\\ckpt_368'

model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))model.build(tf.TensorShape([1, None]))

def generate_text(model, start_string):# 评估步骤（用学习过的模型生成文本）# 要生成的字符个数num_generate = 1000# 将起始字符串转换为数字（向量化）input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)# 空字符串用于存储结果text_generated = []# 低温度会生成更可预测的文本# 较高温度会生成更令人惊讶的文本# 可以通过试验以找到最好的设定temperature = 1.0# 这里批大小为 1model.reset_states()for i in range(num_generate):predictions = model(input_eval)# 删除批次的维度predictions = tf.squeeze(predictions, 0)# 用分类分布预测模型返回的字符predictions = predictions / temperaturepredicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()# 把预测字符和前面的隐藏状态一起传递给模型作为下一个输入input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)text_generated.append(idx2char[predicted_id])return (start_string + ''.join(text_generated))

# print(generate_text(model, start_string=u"关"))
# print(type(s))
s = generate_text(model, start_string=u"窈窕")
# s = '\n'.join(textwrap.wrap(s,8))
# s = ','.join(textwrap.wrap(s,4))print(s)

窈窕泥觼湿。方有娈君子，惄焉？其常则？今我不能今。天后之德，胡然国成？有自君子，归哉极哉！
摽有梅，其实七兮。求我庶士，迨其怀兮。摽有梅，顷筐塈之。求我庶士，迨其谓之。
嘒彼小星，三五在东。肃肃宵征，夙夜在公。寔命不同！嘒彼小星，维参与昴。肃肃兔罝，椓之丁丁。赳赳武夫，公侯取：我园，无折我树檀。岂敢爱之？畏人之多言。仲可怀也，人之多言亦可畏也。
叔于田，巷无居人。岂不怀甚？子哉不死！虽则佩阻，以祈尔爵。籥舞笙鼓，乐既和奏。烝衎君子，俾尔弥尔性，饮酒来迩。
执竞武王，陟望之。燕婉之水，其叶箐蒲。六月采蓝，牖流采云。有肃鸨翼。君子有酒，嘉命式私。既见君子，其带一，乃陟南冈。乃觏于京，京师之野。于时处处，于时庐旅，于时言言，于时语语。笃公刘，于京斯依。跄跄济济，俾筵俾几。既登乃依，乃如西顾，亦孔冥。不可好也，维我愿音。冽彼泉桑，在彼中河。髧彼两髦，实维我仪。之死矢靡它。母也天只，无谅人只！泛彼柏舟，在彼中河。髧彼两髦，实维我心。之死矢靡慝。母也天只，不谅人只！
墙有茨，不可扫也。中冓之言，不可道也。所可道也，言之丑也。墙有茨，不可襄也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可襄也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之言，不可详也。所可详也，言之长也。墙有茨，不可束也。中冓之好，不可错服。独。言旋言归，复我邦家。我奕与兮，敝予又改。今哉匪周，女予卿功。靡人靡生！
交采勿狐，不居无灾。出有旧乎驺虞！
泛彼飞隼，载飞载止。嗟我兄弟，莫远具尔。或四之筵，或授之几。四筵设席，出夫玄罦。我生尔迈，维周之方。四方其章，允王维。有兔爰爰，雉离于罦。我生之初，不日其皇。谋亦孔言，是授之光。四牡骙骙，八鸾喈喈。仲山甫徂齐，丧乱其声。乐乐右。天子是毗，俾民不承。受越众君梓，无鹿信也。忧心之云，念我无禄。何以我思？不敢也行。无父，庶不我好？胡逝我梁？不作我稷。我百不显，自我出思。终诞云知，我心孔黄。或已是嘉，不永寿弟。曾孙卿民，秉心宣疾。
衡维在奏，三民之野。