使用pytorch实现LSTM自动AI作诗（藏头诗和首句续写）

7月前作者：海洋.之心分类：Toy博客阅读(29) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用pytorch实现LSTM自动AI作诗（藏头诗和首句续写）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

平台：Windows10
语言环境：python3.7
编译器：PyCharm
PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、LSTM自动AI作诗

本项目使用了LSTM作为模型实现AI作诗，作诗模式分为两种，一是根据给定诗句继续生成完整诗句，二是给定诗头生成藏头诗。

使用pytorch实现LSTM自动AI作诗（藏头诗和首句续写）

二、数据集介绍

数据来源于chinese-poetry，最全中文诗歌古典文集数据库

最全的中华古典文集数据库，包含 5.5 万首唐诗、26 万首宋诗、2.1 万首宋词和其他古典文集。诗人包括唐宋两朝近 1.4 万古诗人，和两宋时期 1.5 千古词人。

实验使用预处理过的二进制文件 tang.npz 作为数据集，含有 57580文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479456.html

到了这里，关于使用pytorch实现LSTM自动AI作诗（藏头诗和首句续写）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）

2023年04月24日
浏览(46)
带你用三种不同的工具体验AI作诗

摘要：本实验基于华为云API Arts和API Explorer，向用户介绍诗歌生成API，指导用户使用华为云工具，体验AI作诗的过程。本文分享自华为云社区《AI语言能力体验：通过三种不同的工具体验AI作诗》，作者：华为云PaaS服务小智。 API Arts是一个面向开发者，提供了API设计、API开发

2023年04月17日
浏览(23)
基于pytorch使用LSTM进行文本情感分析

大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨ 🚨 我的项目环境：平台：Windows10 语言环境：python3.7 编译器：PyCharm PyTorch版本：

2024年02月07日
浏览(38)
LSTM实现多变量时间序列预测(PyTorch版)

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）

2023年04月20日
浏览(30)
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）

2023年04月20日
浏览(47)
人工智能(Pytorch)搭建模型2-LSTM网络实现简单案例

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052 大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型2-LSTM网络实现简单案例。主要分类三个方面进行描述：Pytorch搭建神经网络的简单步骤、LSTM网络介绍、Pytorch搭建LSTM网络的代码实战目录

2024年02月03日
浏览(41)
快速上手Pytorch实现BERT，以及BERT后接CNN/LSTM

本项目采用HuggingFace提供的工具实现BERT模型案例，并在BERT后接CNN、LSTM等 HuggingFace官网一、实现BERT（后接线性层） 1.引用案例源码：程序会自行下载模型和配置文件，也可自行在官网上手动下载模型返回的参数 2. 自定义类调用数据集 squeeze(0)的作用：举个栗子 input_ids: te

2024年02月05日
浏览(33)
LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）

2023年04月19日
浏览(39)
基于Python的LSTM网络实现单特征预测回归任务（PyTorch版）

目录一、数据集二、任务目标三、代码实现 1、从本地路径中读取数据文件 2、数据归一化 3、创建配置类，将LSTM的各个超参数声明为变量，便于后续使用 4、创建时间序列数据 5、划分数据集 6、将数据转化为PyTorch张量 7、将数据加载成迭代器 8、定义LSTM网络 9、创建LSTM实例

2024年04月16日
浏览(29)
Python基于PyTorch实现循环神经网络分类模型(LSTM分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 LSTM网络是目前更加通用的循环神经网络结构，全称为Long Short-Term Memory，翻译成中文叫作“长‘短记忆’”网络。读的时候，“长”后面要稍

2024年02月16日
浏览(35)