Flask全棧開發(fā)案例(三) Lstm+Flask的藏頭詩/詩歌生成系統(tǒng)
前言
之前收到了一位粉絲需求投稿，想寫一個基于flask+LSTM實現(xiàn)AI寫詩。支持根據(jù)提示詞續(xù)寫全詩和藏頭詩。該項目參考了《pytorch入門與實踐》的教程。我們的主要功能包括根據(jù)給定提示詞生成一首詩，或者根據(jù)給定的一句話生成藏頭詩。
兩種不同的效果展示如下
運行效果
1、首句生成
我們的主要根據(jù)提示詞輸入，生成詩句。提示詞是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)分詞后的結(jié)果，所以可能會出現(xiàn)提示詞不在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中無法生成的情況。
生成詩句后填寫作者和詩名，點擊保存即可保存到數(shù)據(jù)庫中。
界面點擊廣場可以查看其他用戶生成的詩句。
2、藏頭詩
eg:輸入"今天天氣不錯"，生成的詩句為：
今日一氣生。
天子行北極。
天府拱飛車。
氣利縱橫折。
不知天地地。
錯豁三秋景。
數(shù)據(jù)集
整理好的numpy格式數(shù)據(jù)集，
http://pytorch-1252820389.cosbj.myqcloud.com/tang_199.pth
其中包含唐詩57580首*125字，不足和多余125字的都被補充或者截斷。
實現(xiàn)細節(jié)
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1.?data是numpy數(shù)組，57580首*125字
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2.?word2ix和ix2word都是字典類型，用于字符和序號的映射
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3. nn.Embedding層可以輸入為long Tensor型的字的下標（int），輸入為同樣shape的詞向量，下標換成了向量，其余形狀不變。最重要的構(gòu)造參數(shù)是num_embeddings, embedding_dim
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4.?nn.LSTM主要構(gòu)造參數(shù)input_size,hidden_size和num_layers，其中input_size其實就是詞向量的維度，forward時輸入為input和（h0,c0）,其中input為(seq_len,batch_size,input_size)，h0和c0是(num_layers $$ num_directions, batch, hidden_size)，而forward的輸出為output和(hn,cn)，一般后面一個就叫做hidden，output為(seq_len, batch, num_directions $$ hidden_size)
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5. 在本網(wǎng)絡(luò)中，從前往后總共經(jīng)歷了這么幾個網(wǎng)絡(luò)，其向量變化如下：
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??input:(seq_len,batch_size)
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??經(jīng)過embedding層，embeddings(input)
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??embeds:(seq_len,batch_size,embedding_size)
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??經(jīng)過LSTM，lstm(embeds, (h_0, c_0))，輸出output，hidden
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? output：(seq_len, batch, num_directions $*$ hidden_size)
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??output view為(seq_len $$ batch, num_directions $$ hidden_size)
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??進過Linear層判別
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? output：(seq_len $*$ batch, vocab_size)
6. 具體訓(xùn)練時的實現(xiàn)方法：
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??輸入的input為(batch_size,seq_len)
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??data_ = data_.long().transpose(1,0).contiguous()將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置并且復(fù)制了一份，成了(seq_len,batch_size)
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??通過input_,target = data_[:-1,:],data_[1:,:]將每句話分為前n-1個字作為真正的輸入，后n-1個字作為label，size都是(seq_len-1,batch_size)
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??經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)，得出output：((seq_len-1) $*$ batch, vocab_size)
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??通過target.view(-1)將target變成((seq_len-1) $*$ batch)
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??這里的target不需要是一個one-hot向量，因crossEntropy不需要，直接是下標即可
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??然后反向傳播即可
7. 生成詩句的方法：
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??首字為
，首個hidden自動為空 -
??如果有前綴風(fēng)格，通過前綴生成hidden
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??在首句內(nèi)部時，不使用output，僅僅不斷前進得到hidden，直到首句結(jié)尾。
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??進入生成模式后，實際上每次調(diào)用model都生成一個字，逐漸生成前n句話。
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??藏頭詩同理，只是在頭的部分將詩句首字換掉
使用方法
首先訓(xùn)練模型，然后運行app.py，訪問。當(dāng)然也可以直接執(zhí)行app.py，使用預(yù)訓(xùn)練內(nèi)容。
python?main.py
python?app.py
源碼獲取
點擊公眾號菜單中的"免費源碼-源碼集合"進入"編程樹"小程序搜索"詩歌生成"即可免費下載。有項目需求或者代碼修改、代碼講解的可以在小程序中發(fā)布需求或者直接聯(lián)系客服