使用Keras与LSTM构建古诗生成器

"8-古诗生成器-创意版1" 该资源是一个使用Keras和LSTM-RNN构建的古诗生成器项目，旨在通过循环神经网络生成具有创意的古诗词。项目基于浙江大学人工智能研究所提供的古诗词库进行训练，并在AI学习平台上完成。代码已经过重构，以更便于初学者理解和使用，特别地，将原有的类结构改为了方法形式。在应用此模型生成诗歌时，需要确保使用与训练时相同的古诗词库。 首先，为了运行该项目，你需要导入一系列必要的库，包括TensorFlow（作为Keras的后端）、random、os、numpy、Keras中的相关模块如Input、Model、load_model、LSTM、Dropout、Dense以及Adam优化器。这些库用于模型构建、数据处理和训练过程。 接下来是参数设置，其中包括定义诗词库的路径（'dataset/8-poetry_zju.txt'）和模型的权重文件名。诗词库是训练模型的基础，它包含了大量古诗词，模型通过学习这些诗词的模式来生成新的诗歌。权重文件则记录了模型在训练过程中学习到的参数，以便于保存和加载模型。 在数据处理阶段，代码可能包含了读取诗词库、预处理文本（例如分词、编码）、创建序列和填充序列以适应LSTM模型的输入要求等步骤。LSTM是适合处理序列数据的RNN变体，它能够捕捉长期依赖性，非常适合于生成像古诗词这样有结构的文本。 模型构建部分，可能会涉及定义输入层、LSTM层、Dropout层（用于防止过拟合）和输出层，最后通过优化器（如Adam）进行编译。在训练过程中，可能使用了LambdaCallback或类似的回调函数来监控和记录训练过程。 模型训练可能在虚谷号教育版上进行，但由于计算资源限制，训练过程可能会比较慢，可能需要一天或更长时间。训练完成后，模型可以用来生成新的古诗，不仅限于传统的藏头诗和随机诗，还可以尝试其他创新玩法，激发更多创作灵感。 为了方便使用，模型和相关文档可以在指定的GitHub仓库（https://github.com/youyuge34/Poems_generator_Keras）中找到，也可以从虚⾕号内置课程目录下载。如果你想要运行这个项目，确保已安装所有必要库，包括pydot和graphviz，以支持模型的可视化。