pytorch古诗词生成

PyTorch是一种流行的深度学习框架，可以用于生成古诗词。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 设定参数
max_length = 100
temperature = 0.8

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
model.eval()

# 给定一个起始文本
input_text = '静夜思'

# 将起始文本转化为张量
input_tensor = torch.tensor([char2int[c] for c in input_text], dtype=torch.long).unsqueeze(0)

# 生成文本
with torch.no_grad():
    output = input_tensor
    hidden = None
    for i in range(max_length):
        logits, hidden = model(output, hidden)
        # 通过 softmax 和 temperature 控制生成文本的多样性
        logits = logits[:, -1, :] / temperature
        probs = F.softmax(logits, dim=-1)
        output_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1)
        output = torch.cat([output, output_token], dim=-1)
    
    # 将张量转化为文本输出
    output_text = ''.join([int2char[idx.item()] for idx in output[0]])
    print(output_text)

在这个示例中，我们加载了一个预先训练好的模型，并使用它来生成一个长度为100的古诗词。我们可以通过调整 temperature 参数来控制生成文本的多样性，较高的 temperature 会产生更加多样化的文本，而较低的 temperature 则会产生更加保守的文本。