第11课：动手实战基于 LSTM 轻松生成各种古诗

目前循环神经网络（RNN）已经广泛用于自然语言处理中，可以处理大量的序列数据，可以说是最强大的神经网络模型之一。人们已经给 RNN 找到了越来越多的事情做，比如画画和写诗，微软的小冰都已经出版了一本诗集了。

而其实训练一个能写诗的神经网络并不难，下面我们就介绍如何简单快捷地建立一个会写诗的网络模型。

本次开发环境如下：

Python 3.6
Keras 环境
Jupyter Notebook

整个过程分为以下步骤完成：

语料准备
语料预处理
模型参数配置
构建模型
训练模型
模型作诗
绘制模型网络结构图

下面一步步来构建和训练一个会写诗的模型。

第一，语料准备。一共四万多首古诗，每行一首诗，标题在预处理的时候已经去掉了。

第二，文件预处理。首先，机器并不懂每个中文汉字代表的是什么，所以要将文字转换为机器能理解的形式，这里我们采用 One-Hot 的形式，这样诗句中的每个字都能用向量来表示，下面定义函数 preprocess_file() 来处理。

    puncs = [']', '[', '（', '）', '{', '}', &

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