一、前言
很早之前，我曾经写过一个古体诗生成器（详情可以戳TensorFlow练手项目二：基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器），那个时候用的还是Python 2.7和TensorFlow 1.4。
随着框架的迭代，API 的变更，老项目已经很难无障碍运行起来了。有不少朋友在老项目下提出了各种问题，于是，我就萌生了使用TensorFlow 2.0重写项目的想法。
这不，终于抽空，重写了这个项目。
完整的项目已经放到了GitHub上：
AaronJny/DeepLearningExamples/tf2-rnn-poetry-generator (https://github.com/AaronJny/DeepLearningExamples/tree/master/tf2-rnn-poetry-generator)
先对项目做个简单展示。项目主要包含如下功能：
- 使用唐诗数据集训练模型。
- 使用训练好的模型，随机生成一首古体诗。
- 使用训练好的模型，续写一首古体诗。
- 使用训练好的模型，随机生成一首藏头诗。
随机生成一首古体诗：
金鹤有僧心，临天寄旧身。
石松惊枕树，红鸟发禅新。
不到风前远，何人怨夕时。
明期多尔处，闲此不依迟。
水泉临鸟声，北去暮空行。
林阁多开雪，楼庭起洞城。
夜来疏竹外，柳鸟暗苔清。
寂寂重阳里，悠悠一钓矶。
续写一首古体诗（以"床前明月光，"为例）：
床前明月光，翠席覆银丝。
岁气分龙阁，无人入鸟稀。
圣明无泛物，云庙逐雕旗。
永夜重江望，南风正送君。
床前明月光，清水入寒云。
远景千山雨，萧花入翠微。
影云虚雪润，花影落云斜。
独去江飞夜，谁能作一花。
随机生成一首藏头诗（以"海阔天空"为例）：
海口多无定，
阔庭何所难。
天山秋色上，
空石昼尘连。
海庭愁不定，
阔处到南关。
天阙青秋上，
空城雁渐催。
下面开始讲解项目实现过程。
转载请注明来源：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954
二、数据集处理
跟老项目一样，我们仍然使用四万首唐诗的文本作为训练集（已经上传，可以直接从GitHub上下载）。我们打开文本，看一下数据格式：
能够看到，文本中每行是一首诗，且使用冒号分割，前面是标题，后面是正文，且诗的长度不一。
我们对数据的处理流程大致如下：
- 读取文本，按行切分，构成古诗列表。
- 将全角、半角的冒号统一替换成半角的。
- 按冒号切分诗的标题和内容，只保留诗的内容。
- 考虑到模型的大小，我们只保留内容长度小于一定长度的古诗。
- 统计保留的诗中的词频，去掉低频词，构建词汇表。
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : dataset.py
# @Author : AaronJny
# @Time : 2019/12/30
# @Desc : 构建数据集
from collections import Counter
import math
import numpy as np
import tensorflow as tf
import settings
# 禁用词
disallowed_words = settings.DISALLOWED_WORDS
# 句子最大长度
max_len = settings.MAX_LEN
# 最小词频
min_word_frequency = settings.MIN_WORD_FREQUENCY
# mini batch 大小
batch_size = settings.BATCH_SIZE
# 加载数据集
with open(settings.DATASET_PATH, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
# 将冒号统一成相同格式
lines = [line.replace('：', ':') for line in lines]
# 数据集列表
poetry = []
# 逐行处理读取到的数据
for line in lines:
# 有且只能有一个冒号用来分割标题
if line.count(':') != 1:
continue
# 后半部分不能包含禁止词
__, last_part = line.split(':')
ignore_flag = False
for dis_word in disallowed_words:
if dis_word in last_part:
ignore_flag = True
break
if ignore_flag:
continue
# 长度不能超过最大长度
if len(last_part) > max_len - 2:
continue
poetry.append(last_part.replace('\n', ''))
# 统计词频
counter = Counter()
for line in poetry:
counter.update(line)
# 过滤掉低频词
_tokens = [(token, count) for token, count in counter.items() if count >= min_word_frequency]
# 按词频排序
_tokens = sorted(_tokens, key=lambda x: -x[1])
# 去掉词频，只保留词列表
_tokens = [token for token, count in _tokens]
# 将特殊词和数据集中的词拼接起来
_tokens = ['[PAD]', '[UNK]', '[CLS]', '[SEP]'] + _tokens
# 创建词典 token->id映射关系
token_id_dict = dict(zip(_tokens, range(len(_tokens))))
# 使用新词典重新建立分词器
tokenizer = Tokenizer(token_id_dict)
# 混洗数据
np.random.shuffle(poetry)
代码很简单，注释也很清晰，就不一行一行说了。有几点需要注意一下：
- 我们需要一些特殊字符，以完成特定的功能。这里使用的特殊字符有四个，为’[PAD]’, ‘[UNK]’, ‘[CLS]’, ‘[SEP]’，它们分别代表填充字符、低频词、古诗开始标记、古诗结束标记。
- 代码中出现了一个类——Tokenizer，这是为了方便我们完成字符转编号、编号转字符、字符串转编号序列、编号序列转字符串等操作而编写的一个辅助类。它的代码也很简单，我们来看一下。
class Tokenizer:
"""
分词器
"""
def __init__(self, token_dict):
# 词->编号的映射
self.token_dict = token_dict
# 编号->词的映射
self.token_dict_rev = {value: key for key, value in self.token_dict.items()}
# 词汇表大小
self.vocab_size = len(self.token_dict)
def id_to_token(self, token_id):
"""
给定一个编号，查找词汇表中对应的词
:param token_id: 带查找词的编号
:return: 编号对应的词
"""
return self.token_dict_rev[token_id]
def token_to_id(self, token):
"""
给定一个词，查找它在词汇表中的编号
未找到则返回低频词[UNK]的编号
:param token: 带查找编号的词
:return: 词的编号
"""
return self.token_dict.get(token, self.token_dict['[UNK]'])
def encode(self, tokens):
"""
给定一个字符串s，在头尾分别加上标记开始和结束的特殊字符，并将它转成对应的编号序列
:param tokens: 待编码字符串
:return: 编号序列
"""
# 加上开始标记
token_ids = [self.token_to_id('[CLS]'), ]
# 加入字符串编号序列
for token in tokens:
token_ids.append(self.token_to_id(token))
# 加上结束标记
token_ids.append(self.token_to_id('[SEP]'))
return token_ids
def decode(self, token_ids):
"""
给定一个编号序列，将它解码成字符串
:param token_ids: 待解码的编号序列
:return: 解码出的字符串
"""
# 起止标记字符特殊处理
spec_tokens = {'[CLS]', '[SEP]'}
# 保存解码出的字符的list
tokens = []
for token_id in token_ids:
token = self.id_to_token(token_id)
if token in spec_tokens:
continue
tokens.append(token)
# 拼接字符串
return ''.join(tokens)
我的注释都写得很细，阅读起来应该不存在问题。上面的代码中引用了一些配置项，这些配置项被我统一提取到了settings.py里，贴出来以供查阅：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : settings.py
# @Author : AaronJny
# @Time : 2019/12/25
# @Desc :
# 禁用词，包含如下字符的唐诗将被忽略
DISALLOWED_WORDS = ['（', '）', '(', ')', '__', '《', '》', '【', '】', '[', ']']
# 句子最大长度
MAX_LEN = 64
# 最小词频
MIN_WORD_FREQUENCY = 8
# 训练的batch size
BATCH_SIZE = 16
# 数据集路径
DATASET_PATH = './poetry.txt'
# 每个epoch训练完成后，随机生成SHOW_NUM首古诗作为展示
SHOW_NUM = 5
# 共训练多少个epoch
TRAIN_EPOCHS = 20
# 最佳权重保存路径
BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'
好的，我们已经对数据进行了处理，并构建了分词器。为了方便训练，我们还需要再编写一个生成器，对数据集进行封装：
class PoetryDataGenerator:
"""
古诗数据集生成器
"""
def __init__(self, data, random=False):
# 数据集
self.data = data
# batch size
self.batch_size = batch_size
# 每个epoch迭代的步数
self.steps = int(math.floor(len(self.data) / self.batch_size))
# 每个epoch开始时是否随机混洗
self.random = random
def sequence_padding(self, data, length=None, padding=None):
"""
将给定数据填充到相同长度
:param data: 待填充数据
:param length: 填充后的长度，不传递此参数则使用data中的最大长度
:param padding: 用于填充的数据，不传递此参数则使用[PAD]的对应编号
:return: 填充后的数据
"""
# 计算填充长度
if length is None:
length = max(map(len, data))
# 计算填充数据
if padding is None:
padding = tokenizer.token_to_id('[PAD]')
# 开始填充
outputs = []
for line in data:
padding_length = length - len(line)
# 不足就进行填充
if padding_length > 0:
outputs.append(np.concatenate([line, [padding] * padding_length]))
# 超过就进行截断
else:
outputs.append(line[:length])
return np.array(outputs)
def __len__(self):
return self.steps
def __iter__(self):
total = len(self.data)
# 是否随机混洗
if self.random:
np.random.shuffle(self.data)
# 迭代一个epoch，每次yield一个batch
for start in range(0, total, self.batch_size):
end = min(start + self.batch_size, total)
batch_data = []
# 逐一对古诗进行编码
for single_data in self.data[start:end]:
batch_data.append(tokenizer.encode(single_data))
# 填充为相同长度
batch_data = self.sequence_padding(batch_data)
# yield x,y
yield batch_data[:, :-1], tf.one_hot(batch_data[:, 1:], tokenizer.vocab_size)
del batch_data
def for_fit(self):
"""
创建一个生成器，用于训练
"""
# 死循环，当数据训练一个epoch之后，重新迭代数据
while True:
# 委托生成器
yield from self.__iter__()
写成生成器的形式，主要出于内存方面的考虑。训练时需要对数据进行填充、转one-hot形式等操作，会占用较多内存。如果提前对全部数据都进行处理，内存可能会溢出。而以生成器的形式，可以只在要进行训练的时候，处理相应batch size的数据即可。
另外，注意这一句：
yield batch_data[:, :-1], tf.one_hot(batch_data[:, 1:], tokenizer.vocab_size)
前面部分是数据x,后面部分是标签y。将诗的内容错开一位分别作为数据和标签，举个例子，假设有诗是“[CLS]床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。[SEP]”，则数据为“[CLS]床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。”，标签为“床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。[SEP]”，两者一一对应，y是x中每个位置的下一个字符。
当然了，以字符的形式举例是为了方便理解，实际上不论是数据还是标签，都是使用tokenizer编码后的编号序列。
还有一点不同的是，标签部分使用了one-hot进行处理，而数据部分没有使用。原因在于，数据部分准备输入词嵌入层，而词嵌入层的输入不需要进行one-hot；而标签部分，需要和模型的输出计算交叉熵，输出层的激活函数是softmax，所以标签部分也要转成相应的shape，故使用one-hot形式。
三、构建模型
数据处理完成后，该着手构建模型了。因为不涉及自定义程度比较高的层，所以我选择使用TensorFlow 2.0的高级接口tf.keras构建模型。
使用tf.keras构建模型非常简单快捷，估计使用过Keras的朋友都深有体会：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : model.py
# @Author : AaronJny
# @Time : 2020/01/01
# @Desc :
import tensorflow as tf
from dataset import tokenizer
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
# 不定长度的输入
tf.keras.layers.Input((None,)),
# 词嵌入层
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=tokenizer.vocab_size, output_dim=128),
# 第一个LSTM层，返回序列作为下一层的输入
tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True),
# 第二个LSTM层，返回序列作为下一层的输入
tf.keras.layers.LSTM(128, dropout=0.5, return_sequences=True),
# 对每一个时间点的输出都做softmax，预测下一个词的概率
tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(tokenizer.vocab_size, activation='softmax')),
])
# 查看模型结构
model.summary()
# 配置优化器和损失函数
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy)
使用tf.keras.Sequential构建了一个顺序的模型，选择Adam作为优化器，交叉熵作为损失函数。让我们看一下模型的结构：
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding (Embedding) (None, None, 128) 439552
_________________________________________________________________
lstm (LSTM) (None, None, 128) 131584
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, None, 128) 131584
_________________________________________________________________
time_distributed (TimeDistri (None, None, 3434) 442986
=================================================================
Total params: 1,145,706
Trainable params: 1,145,706
Non-trainable params: 0
模型参数数量在1M左右，挺小的一个模型。
四、训练模型
数据和模型都已就位，可以开始训练了。在这之前，先考虑一个问题，如何评价训练结果呢？除了loss以外，人工观察模型生成的古体诗的质量也是一个选择。让我们先编写几个工具方法，用于使用模型随机生成古体诗。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : utils.py
# @Author : AaronJny
# @Time : 2019/12/30
# @Desc :
import numpy as np
import settings
def generate_random_poetry(tokenizer, model, s=''):
"""
随机生成一首诗
:param tokenizer: 分词器
:param model: 用于生成古诗的模型
:param s: 用于生成古诗的起始字符串，默认为空串
:return: 一个字符串，表示一首古诗
"""
# 将初始字符串转成token
token_ids = tokenizer.encode(s)
# 去掉结束标记[SEP]
token_ids = token_ids[:-1]
while len(token_ids) < settings.MAX_LEN:
# 进行预测，只保留第一个样例（我们输入的样例数只有1）的、最后一个token的预测的、不包含[PAD][UNK][CLS]的概率分布
_probas = model.predict([token_ids, ])[0, -1, 3:]
# print(_probas)
# 按照出现概率，对所有token倒序排列
p_args = _probas.argsort()[::-1][:100]
# 排列后的概率顺序
p = _probas[p_args]
# 先对概率归一
p = p / sum(p)
# 再按照预测出的概率，随机选择一个词作为预测结果
target_index = np.random.choice(len(p), p=p)
target = p_args[target_index] + 3
# 保存
token_ids.append(target)
if target == 3:
break
return tokenizer.decode(token_ids)
def generate_acrostic(tokenizer, model, head):
"""
随机生成一首藏头诗
:param tokenizer: 分词器
:param model: 用于生成古诗的模型
:param head: 藏头诗的头
:return: 一个字符串，表示一首古诗
"""
# 使用空串初始化token_ids，加入[CLS]
token_ids = tokenizer.encode('')
token_ids = token_ids[:-1]
# 标点符号，这里简单的只把逗号和句号作为标点
punctuations = ['，', '。']
punctuation_ids = {tokenizer.token_to_id(token) for token in punctuations}
# 缓存生成的诗的list
poetry = []
# 对于藏头诗中的每一个字，都生成一个短句
for ch in head:
# 先记录下这个字
poetry.append(ch)
# 将藏头诗的字符转成token id
token_id = tokenizer.token_to_id(ch)
# 加入到列表中去
token_ids.append(token_id)
# 开始生成一个短句
while True:
# 进行预测，只保留第一个样例（我们输入的样例数只有1）的、最后一个token的预测的、不包含[PAD][UNK][CLS]的概率分布
_probas = model.predict([token_ids, ])[0, -1, 3:]
# 按照出现概率，对所有token倒序排列
p_args = _probas.argsort()[::-1][:100]
# 排列后的概率顺序
p = _probas[p_args]
# 先对概率归一
p = p / sum(p)
# 再按照预测出的概率，随机选择一个词作为预测结果
target_index = np.random.choice(len(p), p=p)
target = p_args[target_index] + 3
# 保存
token_ids.append(target)
# 只有不是特殊字符时，才保存到poetry里面去
if target > 3:
poetry.append(tokenizer.id_to_token(target))
if target in punctuation_ids:
break
return ''.join(poetry)
两个方法，一个用于随机生成古体诗，另一个用于随机生成藏头诗。在训练时，我们只用随机生成古体诗的方法观察效果。在Keras里，可以通过回调（callback）执行测试方法。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : train.py
# @Author : AaronJny
# @Time : 2020/01/01
# @Desc :
import tensorflow as tf
from dataset import PoetryDataGenerator, poetry, tokenizer
from model import model
import settings
import utils
class Evaluate(tf.keras.callbacks.Callback):
"""
在每个epoch训练完成后，保留最优权重，并随机生成settings.SHOW_NUM首古诗展示
"""
def __init__(self):
super().__init__()
# 给loss赋一个较大的初始值
self.lowest = 1e10
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
# 在每个epoch训练完成后调用
# 如果当前loss更低，就保存当前模型参数
if logs['loss'] <= self.lowest:
self.lowest = logs['loss']
model.save(settings.BEST_MODEL_PATH)
# 随机生成几首古体诗测试，查看训练效果
print()
for i in range(settings.SHOW_NUM):
print(utils.generate_random_poetry(tokenizer, model))
# 创建数据集
data_generator = PoetryDataGenerator(poetry, random=True)
# 开始训练
model.fit_generator(data_generator.for_fit(), steps_per_epoch=data_generator.steps, epochs=settings.TRAIN_EPOCHS,
callbacks=[Evaluate()])
通过执行train.py脚本，即可完成模型的训练。观察模型在每个epoch结束后的表现是一件很有意思的事。
刚开始训练，模型的输出有些乱七八糟的。字、标点胡乱的混在一起，完全没有格式。比如（每行是一首）：
门长风，黄有秋尽天天白。门为还下长，去人上独。寒开入行水。时还客。莫月不鸟尽前，远
知白酒上，风青白中。无无风，春山白知，不如，雨新玉归，，知来知来。中月秋流。家何玉。，不山欲知难，空
玉知初归去，水酒尽如，欲长不未。林边还城，朝未无水，愁月思不，归烟声白。酒
风知家君子，秋客叶不，草生花此中，，林时下见长。烟天深何，时客，谁水雨时，白生雨不白。不向归闻。更玉远马。烟知满去。未见行有，
处风去阳，水西向水朝。行叶风水。空南天飞有。是今不白鸟。高有此得，应来日远道。万，将自秋水，人
从第二、三个epoch开始，模型的输出有些格式了。但还是有些很明显的问题，比如标点用错，上下句子长度不同。比如：
三行山此日，清朝不客人。寒知自一，似子夜，开城春身。云风雪天，不云客过。松未入无，千入里月。
再几个epoch之后，意境和用词先且不谈，模型算是成功学到了句式：
白竹芳人别，江云云云乡。野山连山鸟，深来上有心。夜时何时月，江马几路朝。何日能前客，青为复自情。
清人多三重，年上一未时。自云中有月，诗树风人泉。寒风非阳外，为影水未烟。到乡已何苦，留家不时明。
闲林山溪下，清花楚过时。花人自长去，窗树旧不时。水知远见花，愁此长云波。此中不声鹤，风雨亦更看。
下雨花山客，初开是有西。孤山无古后，青头到几乡。楚日时下路，天山松天秋。且来犹人下，何游白如诗。有君相几归，重泪不长开。
花高江水老，风向到花台。月山自日石，故叶雪海间。
随着迭代次数的增加，模型的输出看起来也变得像模像样了。我们在下一个小节使用训练了20个epoch后的权重，演示一下对模型的测试。
五、测试模型
逻辑很简单，加载训练好的模型，通过工具方法生成古体诗和藏头诗，两个工具方法前面都给出了，没什么好说的，直接看代码吧：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : eval.py
# @Author : AaronJny
# @Time : 2020/01/01
# @Desc :
import tensorflow as tf
from dataset import tokenizer
import settings
import utils
# 加载训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model(settings.BEST_MODEL_PATH)
# 随机生成一首诗
print(utils.generate_random_poetry(tokenizer, model))
# 给出部分信息的情况下，随机生成剩余部分
print(utils.generate_random_poetry(tokenizer, model, s='床前明月光，'))
# 生成藏头诗
print(utils.generate_acrostic(tokenizer, model, head='海阔天空'))
执行脚本：
新安不忍赋，名步亦悠悠。夜向云沙雪，城连塞井边。潮销千雨入，云过露荷鲜。尽日相逢处，应怜别路遥。
床前明月光，声洒绿苔轻。惊梦知何事，春中亦相逢。绿云含露发，月月出铜罍。又共红脂袖，花香意欲同。
海前多道长，阔地为行游。天汉一家疾，空林应自秋。
再来一次：
江郭茫茫径复霜，月明帆落半相思。莫伤白日犹深笑，明月同来见五京。
床前明月光，水在紫楼长。水晓风犹尽，山从雪暮霜。风枝回枕急，湖树向流塘。早日知同客，沧溟满谷川。
海上长初入，阔山谁独同。天开天际里，空尽一声声。
六、结语
好了，如上就是本篇文章的全部内容，希望对你有所帮助。
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参考
转载：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954
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