文本生成
最近生成型的网络越来越火，就试着模型写写诗歌。网上这方面的资料和现成的代码还是挺多的。不过大多都是tensorflow，少量torch，我平时keras用的多一些，就想着用keras来写一下，效果比tensorflow还是差不少
tensorflow的代码参考了github一个比较火的项目https://github.com/jinfagang/tensorflow_poems，在此表示感谢！
结构很简单，方法在generate_text文件夹内，再给出keras诗歌、tensorflow诗歌+小说三个demo。但是keras因为效果不好，我后面封装的时候就没再去测试，可能有bug请海涵。 generate_text文件夹包括：
1.keras貌似不能对标签数据在网络内部做one-hot，所以标签会非常占内存，我用服务器96G内存都吃不消30000首诗5000长度字典的生成。
2.同样的网络，keras训练效果不是特别好、loss在5以上，tensorflow的loss能降到1左右，不知道是不是因为没有对x和y做reshape拼接的原因。
3.固定的网络输出是固定的。
4.断句很难控制在5或者7。
1.keras我加入了分批训练时外部执行one-hot，但会大幅增加训练时间。
1.学艺不精，发现keras原来也有sparse_categorical_crossentropy，解决了内存问题。但是内部好像不支持对y做reshape，所以输出是嵌套结构的，不知道是不是这个原因loss到4.5以后就下降的很慢。
2.在预测的时候不取唯一解，而是取最大概率的n个答案，或者对生成的结果做不同概率的抽样。
1.网上很多代码的做法是：每次输入一个字，输出lstm的hidden用于预测下一个字、state用于保存cell状态。下一个循环输入上一轮预测的字和state作为新一轮lsrm的cell初始状态。
我觉得太麻烦了，直接保留整个序列，[1] > [2] | [1,2] > [2,3] | [1,2,3] > [2,3,4]。因为tensorflow里面有一个output = tf.reshape(outputs, [-1,num_units])，输出的就是这句话后移一个单位预测值。
2.由于随机抽样很容易在标点生成的时候跳过标点，我一开始加入了修正：小于3个字符出现标点重新抽样直到字，多余7个字符不出现标点重新抽样直到标点。这里抽样也必须是最大概率的n个，而不是作弊的方式人为断句，这样的结果还是挺不错的，而且会出现4-7个字，比较有韵味，这段代码在generate_tensorflow_correct.py。
但是后面发现，在抽样的时候不用均匀，而是给每个字附上计算得到的概率，RNN完全可以学到标点的位置，结果更贴近唐诗5、7字，也同样丢失了4、6字的风格。
3.训练的时候batchsize是大于1的，生成的时候batchsize=1，cell_mul.zero_state这里要注意。所以要保存训练的参数，生成的时候模型结构有改变，再导入训练参数。
4.闲来无事想试着生成小说，一开始用的网络小说生成的很差，后来找了射雕英雄传可能因为风格比较统一，有那么点感觉。
train_keras.py、train_tensorflow.py进行训练，generate_keras.py、generate_tensorflow.py即可创作，参考demo_xxx.py
Tensorflow 诗歌 随机抽样+修正
Tensorflow 诗歌 概率抽样
Keras 诗歌 概率抽样(这是之前的，更换损失函数以后效果和Tensorflow差不多)
Tensorflow 小说 概率抽样
有几首不错的诗大家看着乐呵乐呵
神
神龙既已落云泉，犹恐风流四百声。
几株红叶几重关，不得人间不敢归。
仙
仙驾千般出水滨，夜凉寒色向山眠。
万里江边过远梦，一日同吟不见人？
鬼
鬼疟朝来入夜风，不似春窗入禁垣。
云飞树下春山暮，水满江山雪未飞。
