本文主要是介绍循环神经网络系列（六）基于LSTM的唐诗生成，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 思路
这个示例在很多地方都出现过，对于学习理解LSTM的原理极有帮助，因此我们下面就来一步一步地弄清楚其中的奥秘所在！
对于循环神经网络来说，我们首先需要做的仍旧是找到一种将数据序列化的方法。当然，对于古诗词来说，每个字的出现顺序就是天然的一个序列，因此我们就可以直接按照这个序列来处理。并且一首古诗词可以看成是一个样本（为了叙述方便，我们下面仅以一首诗的第一句为例子），例如[[床前明月光],[小时不识月]]为两个样本。
1.1 网络训练模型
现在暂时假设我们的训练集中只有两个样本x=[[床前明月光],[小时不识月]]，那么想想此时对应的标签应该是什么？回想一下，我们的目的是利用循环网络来写诗，也就是说当我们把模型训练好了之后，直接喂给模型第一个字，它就能写出一句（或一首）诗了；既然如此，那么我们的训练过程就应该是学习每首古诗中，所有字的一个出现顺序。所以，对于床前明月光这个样本来说，其对应的标签值就应该是前明月光光。由此可知，我们的网络模型就应该大致长这样：
接下来，为了能更清晰的叙述网络结构而不被其它因素影响，我们在这个小节中就直接用一个汉字来表示一个维度（实际中要将一个汉字转为n维的词向量）。此时，训练样本的维度就应该是shape=[2,5,1]。在这个示例中，我们采用了两层的LSTM网络外加一个softmax的全连接层，并且LSTM网络的输出维度output_size=32，于是我们就可以画出下面这个网络示意图：
从图中可以看到，第一步：我们是将shape = [2,5,1]的训练集喂给LSTM网络，然后从网络得到shape=[2,5,32]的输出；第二步：我们将LSTM网络得到的输出reshape成[10,32]的矩阵；第三步：再将上一步的结果喂给最后一个softmax全连接网络，这样就能完成对于每个字的分类任务了。
对于第二步为什么要reshape然后喂给第三部的全连接网络，我们可以这样想：假如是一个样本的话，那么LSTM的输出大小就为[1,5,32]，也就是说第一步喂进去的每一个字通过LSTM这个网络处理之后都变成一个[1,32]的向量化表示方式，只是第2个字保留了第一个字里面的信息，第3个字保留了跟前面的信息等等。这也就有点类似于卷积网络中先用卷积层对图片进行特征提取，然后再做一个分类处理。于是乎我们就可以发现，其实LSTM网络的本质也是在做一个特征提取的工作，区别于卷积网络的就是：卷积网络提取的是基于空间上的特征，而循环网络提取的是基于时间序列上的特征。至于最后以层，该分类就分类处理，该回归就回归处理。
1.2 网络预测模型
当网络经过训练完成后就可以拿来预测了，只不过在预测的时候我们喂给网络的就只是一个字了；然后用当前预测得到的字作为下一个字；如下图所示：
1.3 数据处理
经过上面的讲解，我们大致明白了基于LSTM网络古诗生成原理：先用LSTM做特征提取，然后分类。既然最后我们要完成的是一个分类任务，那么我们不得不做的就是将所有的类别给整理处理，也就是所有的数据集中一共包含了多少个不同的字，因为我们来做的就是根据上一个字预测下一个字。
同时由于我们处理的是文本信息，因此我们需要将每个字都采用词（字）向量的形式表示，由于没有现成的词向量，所有我们要再LSTM的前面假加入一个词嵌入层。
最后，为了避免最终的分类数过于庞大，可以选择去掉出现频率较小的字，比如可以去掉只出现过一次的字。
总结一下数据预处理的步骤：
- 1.统计出所有不同的字，并做成一个字典；
- 2.对于每首诗，将每个字、标点都转换为字典中对应的编号，构成X；
- 3.将X整体左移动以为构成Y
2. 代码讲解
在此首先感谢Github上的jinfagang，hzy46这两位作者，因为整体代码都是参照的他们的，加了一点点自己的元素。
2.1 数据预处理
先来看看原始的数据集长什么样：
首春:寒随穷律变，春逐鸟声开。初风飘带柳，晚雪间花梅。碧林青旧竹，绿沼翠新苔。芝田初雁去，绮树巧莺来。
初晴落景:晚霞聊自怡，初晴弥可喜。日晃百花色，风动千林翠。池鱼跃不同，园鸟声还异。寄言博通者，知予物外志。
而我们需要得到的是类似于这样的：
X:
[[1,4,6,3,2,5,3,0,0,0],[5,6,4,3,9,1,0,0,0,0]]Y:
[[4,6,3,2,5,3,0,0,0,0],[6,4,3,9,1,0,0,0,0,0]]
其中的0表示，我设定了一首诗的最大长度，如果不足就补0（因为每首诗的长度不一样）；而其它的数字则表示诗中每个字以及标点在字典中的索引。同时，为了后面的生成诗时候的转换，我们还需要得到字典。
而这只需要tensorflow中的几行代码就能搞定（友情提示：在统计词频使用Counter()这个类时，对于同一词频的词在字典中的排列顺序window平台和linux平台的处理结果不一样）。以下只是部分代码，完整参见源码中的data_helper.py模块
vocab_processor = VocabularyProcessor(max_document_length这篇关于循环神经网络系列（六）基于LSTM的唐诗生成的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
