门控循环神经网络写歌词的代码

以下是一个使用门控循环神经网络（GRU）生成歌词的简单代码示例。该代码使用Python和Keras库。

首先，需要准备一个文本文件，其中包含训练模型的歌词数据。可以选择将文本文件中的每一行作为一个单独的训练样本，也可以将文本文件中的所有内容视为一个单一的训练样本。

接下来，需要导入所需的库：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, GRU
from keras.optimizers import RMSprop
import numpy as np
import random
import sys

然后，需要读取并处理训练数据。以下是一个读取文本文件并将其转换为训练数据的函数：

def read_text_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        text = file.read().lower()
    chars = sorted(list(set(text)))
    char_indices = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))
    indices_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars))
    return text, chars, char_indices, indices_char

def prepare_training_data(text, chars, char_indices, seq_length):
    num_seqs = len(text) - seq_length
    X = np.zeros((num_seqs, seq_length, len(chars)), dtype=np.bool)
    y = np.zeros((num_seqs, len(chars)), dtype=np.bool)
    for i in range(num_seqs):
        for j in range(seq_length):
            X[i, j, char_indices[text[i+j]]] = 1
        y[i, char_indices[text[i+seq_length]]] = 1
    return X, y

这个函数将文本文件读入字符串，并创建一个字符到索引的映射（char_indices）和一个索引到字符的映射（indices_char）。然后，它将文本字符串转换为训练数据，其中每个训练样本都是一个seq_length长度的字符序列。

接下来，需要定义模型。以下是一个简单的GRU模型：

def build_model(seq_length, num_chars):
    model = Sequential()
    model.add(GRU(128, input_shape=(seq_length, num_chars)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(num_chars, activation='softmax'))
    optimizer = RMSprop(lr=0.01)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
    return model

这个模型包含一个128个单元的GRU层，一个dropout层，和一个全连接层。模型使用softmax激活函数将输出映射到每个字符的概率分布上，并使用RMSprop优化器进行训练。

现在，可以开始训练模型。以下是一个简单的训练循环：

text, chars, char_indices, indices_char = read_text_file('lyrics.txt')
seq_length = 50
X, y = prepare_training_data(text, chars, char_indices, seq_length)
model = build_model(seq_length, len(chars))

for epoch in range(1, 21):
    print('Epoch', epoch)
    model.fit(X, y, batch_size=128, epochs=1)

    start_index = random.randint(0, len(text) - seq_length - 1)
    generated_text = text[start_index:start_index + seq_length]
    print('--- Generating with seed: "' + generated_text + '"')
    sys.stdout.write(generated_text)

    for i in range(400):
        x = np.zeros((1, seq_length, len(chars)))
        for j in range(seq_length):
            x[0, j, char_indices[generated_text[j]]] = 1

        preds = model.predict(x, verbose=0)[0]
        next_index = sample(preds, 0.5)
        next_char = indices_char[next_index]

        generated_text += next_char
        generated_text = generated_text[1:]

        sys.stdout.write(next_char)
        sys.stdout.flush()
    print()

这个训练循环运行20个时期，并在每个时期结束时生成一些示例文本。生成的文本是通过向模型提供一个随机的起始字符串并生成接下来的400个字符来生成的。sample()函数是一个帮助函数，用于从概率分布中随机采样一个字符索引。

这个代码示例只是一个非常基本的门控循环神经网络生成歌词的例子。在实际应用中，可能需要进行更多的调整和优化，以获得更好的结果。