骑行歌词生成器：使用Keras和TensorFlow打造深度学习模型

资源摘要信息:"这个资源是一个名为death-grips-lyrics-generator的应用程序，主要用于生成骑行歌词。用户可以通过运行python脚本并设置训练周期来使用这个工具。程序的训练周期设为40次，这意味着模型将会在40次的训练周期中学习生成歌词。为了运行这个脚本，用户需要满足一定的先决条件，包括安装有keras和tensorflow这两个库。Keras是一个高层神经网络API，它能够在TensorFlow, CNTK, 或者Theano之上运行。而tensorflow.js是一个开源库，允许JavaScript在浏览器或Node.js中使用数据流图进行数值计算。Python则是这个脚本的编写语言。" 知识点： 1. Death-grips-lyrics-generator: 这是一个Python编写的程序，用于生成骑行歌词。这是一个利用深度学习技术的应用实例，通过训练模型来生成歌词。 2. RNN（Recurrent Neural Network）：这是一种深度学习模型，常用于处理序列数据，如时间序列数据、文本数据等。在这个程序中，RNN用于学习歌词的序列特征，从而生成新的歌词。 3. Python：一种广泛使用的高级编程语言，适用于快速开发各种应用程序，包括Web应用、数据库应用、人工智能等。在这个程序中，Python是编写和运行脚本的主要工具。 4. Keras：一个用Python编写的开源神经网络库，是一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow, CNTK, 或者Theano之上。它具有用户友好、模块化、可扩展等优点。 5. Tensorflow：一个开源的软件库，用于大规模数值计算，由Google开发。它被广泛用于机器学习和深度学习的研究和应用。 6. Epochs：在机器学习中，一个epoch是指数据集完整地通过一次学习算法。在这个程序中，通过设置--epochs为40，表示模型将会在40次的训练周期中学习生成歌词。 7. TensorFlow.js：这是一个开源库，允许JavaScript在浏览器或Node.js中使用数据流图进行数值计算。在这个程序中，虽然没有直接使用tensorflow.js，但是了解它可以帮助理解Tensorflow的工作原理。 8. 生成模型：这是一种用于创建新的数据实例的算法。在这个程序中，RNN通过学习大量的歌词数据，生成新的歌词。 9. 深度学习：这是一种机器学习方法，通过构建多层的神经网络来学习数据的表示。在这个程序中，深度学习用于学习歌词的生成。 10. 训练模型：这是一个通过输入数据和期望输出来调整模型参数的过程。在这个程序中，通过设置训练周期和输入歌词数据，模型学习生成新的歌词。