TensorFlow写作机器人如何生成文章？

如何动手构建一个简单的 TensorFlow 写作机器人？（入门示例）

下面我们用一个非常简单的例子,展示如何用 TensorFlow 和 Keras 搭建一个基于 LSTM 的文本生成模型，这个模型会学会模仿你给它的文本风格。

目标：让模型学会一首简单的诗，比如李白的《静夜思》，并能自动生成类似风格的诗句。

步骤概览：

1. 准备数据：提供一首或多首诗作为训练材料。
2. 数据预处理：将文本转换成模型可以理解的数字形式。
3. 构建模型：搭建一个简单的 LSTM 神经网络。
4. 训练模型：用处理好的数据训练模型。
5. 生成文本：给模型一个开头，让它“续写”诗歌。

Python 代码示例

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
# 1. 准备数据
# 我们用《静夜思》作为例子
text = "床前明月光，疑是地上霜，举头望明月，低头思故乡。"
# 获取文本中所有唯一的字符
vocab = sorted(set(text))
vocab_size = len(vocab)
print(f'词汇表大小: {vocab_size}')
print(f'词汇表: {vocab}')
# 创建一个从字符到索引的映射
char_to_int = {u:i for i, u in enumerate(vocab)}
int_to_char = np.array(vocab)
# 将整个文本转换为整数序列
text_as_int = np.array([char_to_int[c] for c in text])
# 2. 数据预处理
# 创建训练样本和标签
# 对于序列 "床前明月"，目标是 "前明月光"
def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text
# 创建一个 tf.data.Dataset 对象
seq_length = 10 # 我们将文本分成长度为10的序列
examples_per_epoch = len(text) // (seq_length + 1)
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)
sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)
dataset = sequences.map(split_input_target)
# 创建批次
BATCH_SIZE = 2
BUFFER_SIZE = 1000
dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
# 3. 构建模型
# 定义模型架构
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.GRU(rnn_units,
                            return_sequences=True,
                            stateful=True,
                            recurrent_initializer='glorot_uniform'),
        tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
    ])
    return model
# 模型参数
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024
model = build_model(
    vocab_size=vocab_size,
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units,
    batch_size=BATCH_SIZE)
# 4. 训练模型
# 定义损失函数
def loss(labels, logits):
    return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)
# 训练模型 (由于数据量小，这里只训练几步)
EPOCHS = 100
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS)
# 5. 生成文本
# 构建用于生成文本的模型 (batch_size=1)
model.build(tf.TensorShape([1, None]))
model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint('./training_checkpoints')) # 假设你保存了权重
model.summary()
# 生成函数
def generate_text(model, start_string, temperature=1.0):
    # 评估步骤（用模型生成文本）
    num_generate = 100 # 生成100个字符
    # 将起始字符串转换为数字（向量化）
    input_eval = [char_to_int[s] for s in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    text_generated = []
    # 这里是批处理，所以我们可以一次性生成多个字符
    model.reset_states()
    for i in range(num_generate):
        predictions = model(input_eval)
        # 删除批处理维度
        predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
        # 用温度来调节随机性
        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()
        # 将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

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