整個過程分爲以下步驟完成：
- 語料準備
- 語料預處理
- 模型參數配置
- 構建模型
- 訓練模型
- 模型作詩
- 繪製模型網絡結構圖
第一，語料準備。一共四萬多首古詩，每行一首詩，標題在預處理的時候已經去掉了。
第二，文件預處理。首先，機器並不懂每個中文漢字代表的是什麼，所以要將文字轉換爲機器能理解的形式，這裏我們採用 One-Hot 的形式，這樣詩句中的每個字都能用向量來表示，下面定義函數 preprocess_file() 來處理。
puncs = [']', '[', '（', '）', '{', '}', '：', '《', '》']
def preprocess_file(Config):
# 語料文本內容
files_content = ''
with open(Config.poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
# 每行的末尾加上"]"符號代表一首詩結束
for char in puncs:
line = line.replace(char, "")
files_content += line.strip() + "]"
words = sorted(list(files_content))
words.remove(']')
counted_words = {}
for word in words:
if word in counted_words:
counted_words[word] += 1
else:
counted_words[word] = 1
# 去掉低頻的字
erase = []
for key in counted_words:
if counted_words[key] <= 2:
erase.append(key)
for key in erase:
del counted_words[key]
del counted_words[']']
wordPairs = sorted(counted_words.items(), key=lambda x: -x[1])
words, _ = zip(*wordPairs)
# word到id的映射
word2num = dict((c, i + 1) for i, c in enumerate(words))
num2word = dict((i, c) for i, c in enumerate(words))
word2numF = lambda x: word2num.get(x, 0)
return word2numF, num2word, words, files_content
在每行末尾加上 ] 符號是爲了標識這首詩已經結束了。給模型學習的方法是，給定前六個字，生成第七個字，所以在後面生成訓練數據的時候，會以6的跨度，1的步長截取文字，生成語料。如果出現了 ] 符號，說明 ] 符號之前的語句和之後的語句是兩首詩裏面的內容，兩首詩之間是沒有關聯關係的，所以我們後面會捨棄掉包含 ] 符號的訓練數據。
第三，模型參數配置。預先定義模型參數和加載語料以及模型保存名稱，通過類 Config 實現。
class Config(object):
poetry_file = 'poetry.txt'
weight_file = 'poetry_model.h5'
# 根據前六個字預測第七個字
max_len = 6
batch_size = 512
learning_rate = 0.001
第四，構建模型，通過 PoetryModel 類實現，類的代碼結構如下：
def __init__(self, config):
pass
def build_model(self):
pass
def sample(self, preds, temperature=1.0):
pass
def generate_sample_result(self, epoch, logs):
pass
def predict(self, text):
pass
def data_generator(self):
pass
def train(self):
pass
類中定義的方法具體實現功能如下：
（1）init 函數定義，通過加載 Config 配置信息，進行語料預處理和模型加載，如果模型文件存在則直接加載模型，否則開始訓練。
def __init__(self, config):
self.model = None
self.do_train = True
self.loaded_model = False
self.config = config
# 文件預處理
self.word2numF, self.num2word, self.words, self.files_content = preprocess_file(self.config)
if os.path.exists(self.config.weight_file):
self.model = load_model(self.config.weight_file)
self.model.summary()
else:
self.train()
self.do_train = False
self.loaded_model = True
（2）build_model 函數主要用 Keras 來構建網絡模型，這裏使用 LSTM 的 GRU 來實現。
def build_model(self):
'''建立模型'''
input_tensor = Input(shape=(self.config.max_len,))
embedd = Embedding(len(self.num2word)+1, 300, input_length=self.config.max_len)(input_tensor)
lstm = Bidirectional(GRU(128, return_sequences=True))(embedd)
dropout = Dropout(0.6)(lstm)
lstm = Bidirectional(GRU(128, return_sequences=True))(embedd)
dropout = Dropout(0.6)(lstm)
flatten = Flatten()(lstm)
dense = Dense(len(self.words), activation='softmax')(flatten)
self.model = Model(inputs=input_tensor, outputs=dense)
optimizer = Adam(lr=self.config.learning_rate)
self.model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
（3）sample 函數，在訓練過程的每個 epoch 迭代中採樣。
def sample(self, preds, temperature=1.0):
'''
當temperature=1.0時，模型輸出正常
當temperature=0.5時，模型輸出比較open
當temperature=1.5時，模型輸出比較保守
在訓練的過程中可以看到temperature不同，結果也不同
'''
preds = np.asarray(preds).astype('float64')
preds = np.log(preds) / temperature
exp_preds = np.exp(preds)
preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
return np.argmax(probas)
（4）訓練過程中，每個 epoch 打印出當前的學習情況。
def generate_sample_result(self, epoch, logs):
print("\n==================Epoch {}=====================".format(epoch))
for diversity in [0.5, 1.0, 1.5]:
print("------------Diversity {}--------------".format(diversity))
start_index = random.randint(0, len(self.files_content) - self.config.max_len - 1)
generated = ''
sentence = self.files_content[start_index: start_index + self.config.max_len]
generated += sentence
for i in range(20):
x_pred = np.zeros((1, self.config.max_len))
for t, char in enumerate(sentence[-6:]):
x_pred[0, t] = self.word2numF(char)
preds = self.model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
next_index = self.sample(preds, diversity)
next_char = self.num2word[next_index]
generated += next_char
sentence = sentence + next_char
print(sentence)
（5）predict 函數，用於根據給定的提示，來進行預測。
根據給出的文字，生成詩句，如果給的 text 不到四個字，則隨機補全。
def predict(self, text):
if not self.loaded_model:
return
with open(self.config.poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
file_list = f.readlines()
random_line = random.choice(file_list)
# 如果給的text不到四個字，則隨機補全
if not text or len(text) != 4:
for _ in range(4 - len(text)):
random_str_index = random.randrange(0, len(self.words))
text += self.num2word.get(random_str_index) if self.num2word.get(random_str_index) not in [',', '。',
'，'] else self.num2word.get(
random_str_index + 1)
seed = random_line[-(self.config.max_len):-1]
res = ''
seed = 'c' + seed
for c in text:
seed = seed[1:] + c
for j in range(5):
x_pred = np.zeros((1, self.config.max_len))
for t, char in enumerate(seed):
x_pred[0, t] = self.word2numF(char)
preds = self.model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
next_index = self.sample(preds, 1.0)
next_char = self.num2word[next_index]
seed = seed[1:] + next_char
res += seed
return res
（6） data_generator 函數，用於生成數據，提供給模型訓練時使用。
def data_generator(self):
i = 0
while 1:
x = self.files_content[i: i + self.config.max_len]
y = self.files_content[i + self.config.max_len]
puncs = [']', '[', '（', '）', '{', '}', '：', '《', '》', ':']
if len([i for i in puncs if i in x]) != 0:
i += 1
continue
if len([i for i in puncs if i in y]) != 0:
i += 1
continue
y_vec = np.zeros(
shape=(1, len(self.words)),
dtype=np.bool
)
y_vec[0, self.word2numF(y)] = 1.0
x_vec = np.zeros(
shape=(1, self.config.max_len),
dtype=np.int32
)
for t, char in enumerate(x):
x_vec[0, t] = self.word2numF(char)
yield x_vec, y_vec
i += 1
（7）train 函數，用來進行模型訓練，其中迭代次數 number_of_epoch ，是根據訓練語料長度除以 batch_size 計算的，如果在調試中，想用更小一點的 number_of_epoch ，可以自定義大小，把 train 函數的第一行代碼註釋即可。
def train(self):
#number_of_epoch = len(self.files_content) // self.config.batch_size
number_of_epoch = 10
if not self.model:
self.build_model()
self.model.summary()
self.model.fit_generator(
generator=self.data_generator(),
verbose=True,
steps_per_epoch=self.config.batch_size,
epochs=number_of_epoch,
callbacks=[
keras.callbacks.ModelCheckpoint(self.config.weight_file, save_weights_only=False),
LambdaCallback(on_epoch_end=self.generate_sample_result)
]
)
第五，整個模型構建好以後，接下來進行模型訓練。
model = PoetryModel(Config)
雖然訓練過程寫出的詩句不怎麼能看得懂，但是可以看到模型從一開始標點符號都不會用 ，到最後寫出了有一點點模樣的詩句，能看到模型變得越來越聰明瞭。
第六，模型作詩，模型迭代10次之後的測試，首先輸入幾個字，模型根據輸入的提示，做出詩句。
text = input("text:")
sentence = model.predict(text)
print(sentence)
比如輸入：小雨，模型做出的詩句爲：
輸入：text：小雨
結果：小妃侯裏守。雨封即客寥。俘剪舟過槽。傲老檳冬絳。
第七，繪製網絡結構圖。
模型結構繪圖，採用 Keras自帶的功能實現：
plot_model(model.model, to_file='model.png')
得到的模型結構圖如下：
