Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/l1aoxingyu/char-rnn-pytorch
使用PyTorch实现Char RNN生成古诗和周杰伦的歌词
https://github.com/l1aoxingyu/char-rnn-pytorch
pytorch rnn
Last synced: 7 days ago
JSON representation
使用PyTorch实现Char RNN生成古诗和周杰伦的歌词
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/l1aoxingyu/char-rnn-pytorch
- Owner: L1aoXingyu
- Created: 2017-09-05T11:01:27.000Z (about 7 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-02-18T06:22:24.000Z (over 6 years ago)
- Last Synced: 2024-05-22T19:14:06.313Z (6 months ago)
- Topics: pytorch, rnn
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 119 MB
- Stars: 138
- Watchers: 7
- Forks: 41
- Open Issues: 3
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Char-RNN-PyTorch
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)## Requirements
[PyTorch 0.3](http://pytorch.org/)[MxTorch](https://github.com/SherlockLiao/mxtorch)
[tensorboardX](https://github.com/lanpa/tensorboard-pytorch)
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
```bash
\Char-RNN-PyTorch
\mxtorch
\data
\dataset
\models
config.py
main.py
```### 训练模型
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
```bash
python main.py train
```也可以在终端修改配置
```bash
python main.py train \
--txt='./dataset/poetry.txt' \ # 训练用的txt文本
--batch=128 \ # batch_size
--max_epoch=300 \
--len=30 \ # 输入RNN的序列长度
--max_vocab=5000 \ # 最大的字符数量
--embed_dim=512 \ # 词向量的维度
--hidden_size=512 \ # 网络的输出维度
--num_layers=2 \ # RNN的层数
--dropout=0.5
```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
```bash
python main.py predict \
--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
--predict_len=100 \ # 希望生成文本的长度
--load_model='./checkpoints/CharRNN_best_model.pth' # 读取训练模型的位置
```## Result
如果使用古诗的数据集进行训练,可以得到下面的结果```bash
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
```如果使用周杰伦的歌词作为训练集,可以得到下面的结果
```bash
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
```