Poems_generator_Keras
- 唐诗，古诗，五言绝句自动生成，基于Keras，LSTM-RNN。
- 附带训练好的模型文件，可直接上手使用。
- 功能：藏头诗，随机写诗，给定第一句诗/字进行作诗
测试结果：
在GPU Tesla K80上，2s/epoch，一共有3w+个epoch。训练时的测试结果令人满意：
==================Epoch 4304=====================
县幽公事稀，上仙晓更高。风行随时朝，还云避倚里。
病客与僧闲，来王不鹤星。火气北所晚，边飞无已去。
玉律阳和变，下石凤明君。对动晨桂步，飞群安行金。
==================Epoch 4308=====================
绮阁云霞满，地国五自去。云人芳国思，云堂兵曲中。
帝城深处寺，此梦与云色。朝枝使天何，水天开光时。
石门千仞断，乡金在画使。天林东去结，北里石叶锦。
==================Epoch 4312=====================
王室今如毁，汉云树来寒。路平应人江，山不开云古。
扰扰走人寰，文尘李气奉。时秋田客岁，高斗不南中。
何以保孤危，都书丹道边。惜言为日芳，波垂日桃花。
==================Epoch 4316=====================
爱酒如偷蜜，心若大如去。入忆似烟春，如成台忆圣。
我爱窦高士，如箭变素外。明成丹泥为，今风酒影重。
画楼吹笛妓，何从出还玉。遍阴火川下，乘合未云虚。
环境配置
- python3
- tensorflow
- Keras
- h5py
- Jupyter
- numpy……
食用指南
from config import Config
#加载模型（若无训练好的模型，会开始训练）
model = PoetryModel(Config)
print('model loaded')
#藏头诗
sen = model.predict_hide('争云日夏')
print(sen)
输出结果：
争空谁上尽，云云中林翠。日落危西烟，夏更无长塞。
其他方法调用请看notebook，里面都有。
如何使用训练好的模型：
-
我训练好了一个h5模型，点击页面中右侧的小箭头可下载，迅雷满速
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将
poetry_model.h5放入根目录，记得改一下self.loaded_model = True -
注意，此模型只跑了4000+epoch，还有提升空间
更新说明：
Version 1.1:
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代码大幅度重构，更加简洁
-
添加多个模型方法，可按需要生成诗句
-
notebook中添加样例
Version 1.0:
在ioiogoo的架构之上进行优化：
- 改用
Jupyter notebook - 数据只使用五言绝句，否则输出不稳定
- 修复
bugs - 精简代码
- 训练时的测试数据会写入
out/out.txt - 训练时的测试输入为随机一首诗的开头，确保输出好看
- ………………