用theano和numpy做聊天机器人代码
时间: 2024-05-06 20:18:05 浏览: 5
以下是一个简单的聊天机器人代码,使用Theano和NumPy库:
```python
import theano
import numpy as np
# 定义网络模型
class ChatBot:
def __init__(self, n_in, n_hidden, n_out):
self.W_xh = theano.shared(np.random.randn(n_in, n_hidden))
self.W_hh = theano.shared(np.random.randn(n_hidden, n_hidden))
self.W_hy = theano.shared(np.random.randn(n_hidden, n_out))
self.b_h = theano.shared(np.zeros(n_hidden))
self.b_y = theano.shared(np.zeros(n_out))
self.params = [self.W_xh, self.W_hh, self.W_hy, self.b_h, self.b_y]
x = theano.tensor.matrix()
y = theano.tensor.ivector()
def forward(x_t, h_tm1):
h_t = theano.tensor.tanh(theano.tensor.dot(x_t, self.W_xh) + theano.tensor.dot(h_tm1, self.W_hh) + self.b_h)
y_t = theano.tensor.nnet.softmax(theano.tensor.dot(h_t, self.W_hy) + self.b_y)
return h_t, y_t
[h, y_pred], _ = theano.scan(fn=forward, sequences=x, outputs_info=[np.zeros(n_hidden), None], n_steps=x.shape[0])
cost = theano.tensor.mean(theano.tensor.nnet.categorical_crossentropy(y_pred, y))
updates = [(param, param - 0.01 * theano.tensor.grad(cost, param)) for param in self.params]
self.train = theano.function(inputs=[x, y], outputs=cost, updates=updates)
self.predict = theano.function(inputs=[x], outputs=y_pred)
# 定义词汇表
VOCAB = {'hello': 0, 'hi': 1, 'how are you': 2, 'fine': 3, 'goodbye': 4}
# 定义训练数据
X = np.array([[VOCAB['hello']], [VOCAB['hi']], [VOCAB['how are you']]], dtype=np.int32)
Y = np.array([VOCAB['hi'], VOCAB['hello'], VOCAB['fine']], dtype=np.int32)
# 定义模型
model = ChatBot(len(VOCAB), 10, len(VOCAB))
# 训练模型
for i in range(100):
cost = model.train(X, Y)
if i % 10 == 0:
print("Epoch %d, cost = %f" % (i, cost))
# 测试模型
test = np.array([[VOCAB['hello']], [VOCAB['how are you']]], dtype=np.int32)
pred = model.predict(test)
print(pred.argmax(axis=1))
```
代码中定义了一个简单的聊天机器人模型,使用了Theano和NumPy库。模型接受一个输入序列,每个输入是一个整数,表示词汇表中的单词。模型的输出是一个概率向量,表示下一个可能的单词。
在训练过程中,使用交叉熵作为损失函数,使用随机梯度下降更新模型参数。测试时,给定一个输入序列,使用模型预测下一个可能的单词。