Skip to content

Navigation Menu

Sign in
Appearance settings

Search code, repositories, users, issues, pull requests...

Provide feedback

We read every piece of feedback, and take your input very seriously.

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Sign up
Appearance settings

Commit eed1aa3

Browse files
author
xyliao
committed
update
1 parent b2b4fe0 commit eed1aa3

File tree

12 files changed

+79693
-2
lines changed

12 files changed

+79693
-2
lines changed

‎README.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -81,7 +81,7 @@ Learn Deep Learning with PyTorch
8181
- Deep Dream: 探索卷积网络眼中的世界
8282

8383
- Chapter 10: 自然语言处理
84-
- [Char RNN 实现文本生成](https://github.com/SherlockLiao/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch/blob/master/chapter10_Natural-Language-Process/Char-RNN/)
84+
- [Char RNN 实现文本生成](https://github.com/SherlockLiao/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch/blob/master/chapter10_Natural-Language-Process/char_rnn/)
8585
- Image Caption: 实现图片字幕生成
8686
- seq2seq 实现机器翻译
8787
- cnn + rnn + attention 实现文本识别
Lines changed: 0 additions & 1 deletion
This file was deleted.
Lines changed: 68 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,68 @@
1+
# Char-RNN-PyTorch
2+
使用字符级别的RNN进行文本生成,使用PyTorch框架。[Gluon实现](https://github.com/SherlockLiao/Char-RNN-Gluon)
3+
4+
## Requirements
5+
[PyTorch 0.3](http://pytorch.org/)
6+
7+
[MxTorch](https://github.com/SherlockLiao/mxtorch)
8+
9+
[tensorboardX](https://github.com/lanpa/tensorboard-pytorch)
10+
11+
按照 pytorch 官网安装 pytorch,将 mxtorch 下载下来,放到根目录,安装 tensorboardX 实现 tensorboard 可视化
12+
13+
```bash
14+
\Char-RNN-PyTorch
15+
\mxtorch
16+
\data
17+
\dataset
18+
\models
19+
config.py
20+
main.py
21+
```
22+
23+
24+
25+
### 训练模型
26+
27+
所有的配置文件都放在 config.py 里面,通过下面的代码来训练模型
28+
29+
```bash
30+
python main.py train
31+
```
32+
33+
也可以在终端修改配置
34+
35+
```bash
36+
python main.py train \
37+
--txt='./dataset/poetry.txt' \ # 训练用的txt文本
38+
--batch=128 \ # batch_size
39+
--max_epoch=300 \
40+
--len=30 \ # 输入RNN的序列长度
41+
--max_vocab=5000 \ # 最大的字符数量
42+
--embed_dim=512 \ # 词向量的维度
43+
--hidden_size=512 \ # 网络的输出维度
44+
--num_layers=2 \ # RNN的层数
45+
--dropout=0.5
46+
```
47+
48+
如果希望使用训练好的网络进行文本生成,使用下面的代码
49+
50+
```bash
51+
python main.py predict \
52+
--begin='天青色等烟雨' \ # 生成文本的开始,可以是一个字符,也可以一段话
53+
--predict_len=100 \ # 希望生成文本的长度
54+
--load_model='./checkpoints/CharRNN_best_model.pth' # 读取训练模型的位置
55+
```
56+
57+
## Result
58+
如果使用古诗的数据集进行训练,可以得到下面的结果
59+
60+
```bash
61+
天青色等烟雨翩 黄望堪魄弦夜 逐奏文明际天月辉 豪天明月天趣 天外何山重满 遥天明上天 心空游无拂天外空寂室叨
62+
```
63+
64+
如果使用周杰伦的歌词作为训练集,可以得到下面的结果
65+
66+
```bash
67+
这感觉得可能 我这玻童来 城堡药比生对这些年风天 脚剧飘逐在尘里里步的路 麦缘日下一经经 听觉得远回白择
68+
```

0 commit comments

Comments
(0)

AltStyle によって変換されたページ (->オリジナル) /