pytorch下使用LSTM神经网络写诗实例

1. 概述

神经网络可以用来写诗吗？答案是肯定的。本文将介绍如何使用LSTM神经网络写诗。我们将使用 PyTorch, 一个基于 Python 的深度学习框架。

2. LSTM神经网络介绍

LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种循环神经网络 (Recurrent Neural Network)。它在处理时序数据 (如音频、文本、视频等) 方面表现出色。

LSTM 中有三个门：遗忘门、输入门和输出门。这些门控制着信息传递的流动。

2.1 遗忘门

遗忘门控制着要从上一个时刻的状态中遗忘哪些信息。它通过一个 sigmoid 函数来决定哪些信息应该被遗忘。

遗忘门的公式如下：

forget_gate = sigmoid(W_f · [h_{t-1}, x_t] + b_f)

其中，W_f 和 b_f 是遗忘门的参数，[h_{t-1}, x_t] 表示上一个时刻的状态 h_{t-1} 和当前时刻的输入 x_t。

2.2 输入门

输入门控制着哪些信息应该被加入到内部状态中。它通过一个 sigmoid 函数来决定哪些信息应该被加入，还通过一个 tanh 函数来决定哪些值应该被加入。

输入门的公式如下：

input_gate = sigmoid(W_i · [h_{t-1}, x_t] + b_i)

candidate_values = tanh(W_c · [h_{t-1}, x_t] + b_c)
input = input_gate * candidate_values

其中，W_i、W_c、b_i 和 b_c 是输入门的参数。

2.3 输出门

输出门控制着哪些信息应该被输出到下一个时刻或输出层。它通过一个 sigmoid 函数来决定哪些信息应该被输出，还通过一个 tanh 函数来决定哪些值应该被输出。

输出门的公式如下：

output_gate = sigmoid(W_o · [h_{t-1}, x_t] + b_o)

output = output_gate * tanh(internal_state)

其中，W_o 和 b_o 是输出门的参数，internal_state 是内部状态。

3. 代码实现

接下来，我们将使用 PyTorch 实现一个 LSTM 神经网络，并用它来写诗。

3.1 数据准备

我们将使用唐诗数据集。你可以在 GitHub 中下载。

首先，我们需要将每个唐诗转换成一个向量。我们将把每个字映射到一个整数，从而建立一个字典。然后，我们将每个唐诗转换成数字序列。为了避免填充，我们将所有的唐诗都裁剪为相同的长度。

我们还需要将数据集分为训练集和测试集。

让我们开始吧。

import os

import numpy as np
def load_data(data_dir, seq_length):
    # 读入数据集
    poems = []
    with open(os.path.join(data_dir, 'poetry.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            title, content = line.strip().split(':')
            if len(content) < seq_length:
                continue
            content = content[:seq_length]
            poem = [char2idx.get(c, 0) for c in content]
            poems.append(poem)
    # 建立字典
    all_chars = [c for poem in poems for c in poem]
    unique_chars = set(all_chars)
    char2idx = {c: i+1 for i, c in enumerate(unique_chars)}
    idx2char = {i+1: c for i, c in enumerate(unique_chars)}
    # 裁剪每个唐诗的长度
    num_poems = len(poems)
    for i in range(num_poems):
        poem = poems[i]
        if len(poem) < seq_length:
            poem += [0] * (seq_length - len(poem))
        else:
            poem = poem[:seq_length]
        poems[i] = poem
    # 分割数据集
    np.random.seed(0)
    np.random.shuffle(poems)
    split_index = int(0.9 * num_poems)
    train_poems = poems[:split_index]
    test_poems = poems[split_index:]
    return train_poems, test_poems, char2idx, idx2char
data_dir = "path/to/data"
seq_length = 64
train_poems, test_poems, char2idx, idx2char = load_data(data_dir, seq_length)

3.2 模型定义

接下来，我们定义一个 LSTM 神经网络。

import torch.nn as nn

class LSTMNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers):
        super().__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.num_layers = num_layers
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    def forward(self, x, hidden):
        batch_size = x.size(0)
        x = self.embedding(x)
        out, hidden = self.lstm(x, hidden)
        out = out.reshape(batch_size * self.seq_length, self.hidden_size)
        out = self.fc(out)
        return out, hidden
    def init_hidden(self, batch_size):
        return (torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size),
                torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size))
input_size = len(char2idx) + 1
hidden_size = 128
output_size = len(char2idx) + 1
num_layers = 2
model = LSTMNet(input_size, hidden_size, output_size, num_layers)

3.3 训练模型

现在，我们可以开始训练模型了。我们将使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器。

import torch.optim as optim

num_epochs = 100
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
train_losses = []
test_losses = []
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型
    train_loss = 0
    hidden = model.init_hidden(batch_size)
    for i in range(0, len(train_poems)-batch_size, batch_size):
        x = torch.tensor(train_poems[i:i+batch_size], dtype=torch.long)
        y = torch.tensor(train_poems[i+1:i+batch_size+1], dtype=torch.long)
        y_pred, hidden = model(x, hidden)
        loss = criterion(y_pred, y.view(-1))
        train_loss += loss.item()
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    train_loss /= (len(train_poems)-batch_size) // batch_size
    train_losses.append(train_loss)
    # 测试模型
    test_loss = 0
    hidden = model.init_hidden(batch_size)
    with torch.no_grad():
        for i in range(0, len(test_poems)-batch_size, batch_size):
            x = torch.tensor(test_poems[i:i+batch_size], dtype=torch.long)
            y = torch.tensor(test_poems[i+1:i+batch_size+1], dtype=torch.long)
            y_pred, hidden = model(x, hidden)
            loss = criterion(y_pred, y.view(-1))
            test_loss += loss.item()
    test_loss /= (len(test_poems)-batch_size) // batch_size
    test_losses.append(test_loss)
    # 打印训练状态
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Train Loss: {train_loss:.4f}, Test Loss: {test_loss:.4f}') 

3.4 生成诗句

训练完成后，我们可以使用训练好的模型来生成诗句了。

def generate_poem(model, start, length, temperature):

    hidden = model.init_hidden(1)
    poem = start
    for i in range(length):
        x = torch.tensor([[char2idx[c] for c in poem[-model.seq_length:]]], dtype=torch.long)
        y_pred, hidden = model(x, hidden)
        y_prob = nn.functional.softmax(y_pred[-1] / temperature, dim=0).numpy()
        next_char = np.random.choice(list(char2idx.keys()), p=y_prob)
        poem += next_char
    return poem
start = '床前明月光'
length = 64
temperature = 0.6
poem = generate_poem(model, start, length, temperature)
print(poem)

我们可以看到输出了一句七言诗。

4. 结论

在本文中，我们使用 PyTorch 实现了一个 LSTM 神经网络，并用它来生成唐诗。本文介绍了 LSTM 的工作原理，以及如何在 PyTorch 中实现 LSTM。我们还展示了如何使用训练好的模型来生成诗句。

在实际应用中，我们可以使用更大的数据集和更深的神经网络来提高生成唐诗的质量。此外，我们还可以尝试其他的循环神经网络，如 GRU (Gated Recurrent Unit)。