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导语
T_T没有科研梦想的⼈半夜过来⽔篇⽂章~~~
让Python学会写写歌，创创作~~~
纯属娱乐~~~
改编⾃PyTorch官⽹的⼀个教程，不过我⽤TF写的，然后⽣成英⽂变成了⽣成中⽂~~~
Let's Go~~~
相关⽂件
密码: 3dmx
开发⼯具
Python版本：3.6.4
相关模块：tensorflow-gpu模块；numpy模块；以及⼀些Python⾃带的模块。
其中TensorFlow-GPU版本为：
1.6.0
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
原理简介
关于RNN的介绍，请参考我之前的⽂章：
随身助手api网站源码这⾥我们使⽤Char RNN模型进⾏训练。
即Seq2Seq模型中的特殊情况输⼊与输出等长。
也就是类似下图的样⼦(图源⽹络)：coelacanth
具体实现过程详见相关⽂件中的源代码。
使⽤演⽰
在cmd窗⼝运⾏Char_RNN.py⽂件并根据提⽰输⼊相关信息即可。
训练相关的参数请在config.py⽂件中调整：
define函数的简单用法
训练所⽤的数据路径以及⽣成新⽂本所⽤的预热数据请在Char_RNN.py⽂件中调整：
训练演⽰视频：
因为时间太长了，我只录了训练的前⾯⼀部分。
最终训练结果如下图所⽰：
sortof
结果展⽰
因为时间和资源有限。
这⾥只展⽰周杰伦的所有歌词作为样本进⾏训练之后测试的结果。
当然你完全可以其他⽂本作为训练语料来⽣成风格各异的“⽂章”，“歌词”等等~~~
结果如下：
python入门教程app(预热歌词为：是曾与你躲过⾬的屋檐)
好吧我并不知道它在说啥T_T
⼀个失败的案例T_T
⼤概是模型太low了。⽽且训练数据是我从⽹上直接下载的，也没有预处理过T_T。中间竟然突然冒出⼀个括号我也是颓了T_T 更多
随便玩玩的T_T~~~
有兴趣的同学可以试着换更复杂的模型~~~
uml系统架构图然后训练的语料最好处理⼀下~~~
好久没写TF了，代码可能写的有点糟糕T_T
就这样吧~~~

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