基于 Tensorflow 实现自动作诗（古诗）机器人。文本的 Demo 是踩在巨人 Tensorflow 的肩膀上，参考 char-rnn-tensorflow 实现。
本文将简单介绍 Demo 的使用、数据预处理过程(即是 Tensor 生成过程)、训练过程和诗歌生成的过程。至于 RNN 模型相关，概念好多，对于半路出家的笔者还需要时间扣扣细节，查查资料，以免写出来误人子弟(捂脸)。文中涉及到的相关概念如有偏颇或错误，请各位大神不吝赐教，批评指出，这里先谢过。
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有图有真相：
原理
将古诗转成张量 Tensor，使用 Tensorflow 的 RNN 模型进行训练，Flow 起来。
环境
Tensorflow 1.0.1
可参考《 Win 10 安装 Tensorflow 踩坑记》
使用方法
下面是本文 Demo 的使用方法，相关参数可在脚本里自行修改调整。
1. 训练
python3 trainer.py
2. 生成诗歌
2.1 随机生成：
python3 generator.py
2.2 藏头诗生成：
python3 generator.py --prime 执子之手
数据预处理
预处理生成 Tensor，这里笔者用大家都熟悉的《悯农》来举例分析：
** reading text file =
^锄禾日当午，汗滴禾下土。谁知盘中餐，粒粒皆辛苦。$
** counter = dict_items([('汗', 1), ('$', 1), ('滴', 1), ('午', 1), ('苦', 1), ('粒', 2), ('。', 2), ('土', 1), ('辛', 1), ('日', 1), ('知', 1), ('中', 1), ('皆', 1), ('当', 1), ('餐', 1), ('禾', 2), ('^', 1), ('锄', 1), ('，', 2), ('盘', 1), ('下', 1), ('谁', 1)])
** vocab_size = 23
** chars = ('粒', '。', '禾', '，', '汗', '$', '滴', '午', '苦', '土', '辛', '日', '知', '中', '皆', '当', '餐', '^', '锄', '盘', '下', '谁', '*')
** vocab = {'辛': 10, '滴': 6, '午': 7, '苦': 8, '谁': 21, '粒': 0, '。': 1, '土': 9, '汗': 4, '日': 11, '知': 12, '中': 13, '皆': 14, '当': 15, '餐': 16, '禾': 2, '*': 22, '^': 17, '锄': 18, '，': 3, '盘': 19, '下': 20, '$': 5}
** tensor = [[17, 18, 2, 11, 15, 7, 3, 4, 6, 2, 20, 9, 1, 21, 12, 19, 13, 16, 3, 0, 0, 14, 10, 8, 1, 5]]
今天有朋友问，
张量到底是什么？这里引用百度百科的描述，张量源于力学，是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。本文的 Demo 是把大量诗歌转换成了二阶张量（矩阵）来表示。
训练数据准备
由于数据量大，机器可能不够用（比如内存不够等等），因此分批训练还是必要的。此外涉及到模型持久化相关的，这里也不赘述啦。这里想提一个生成训练数据时的细节，笔者纠结了很久：
ydata[:-1] = xdata[1:]
x 和 y 要错一位？为什么需要这样处理？查了很久，原来 rnn 的输入和输出要错一位。这里说明什么？说明理论还是不能马虎的，找时间还是要深入啃啃 rnn 的原理。
模型参数
其实下面怎么设置还是有学问的，后面有时间还是得做做几组对照实验。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| rnn_size | rnn 的 cell 内神经元数目 |
| num_layers | rnn 层数 |
| model | rnn 类型，这里笔者选用的是 lstm |
| batch_size | batch 大小（多少批数据） |
| num_epochs | epoch 数目（一批数据有多少个） |
| save_every | 保存的频次 |
| grad_clip | 梯度 clip（防止梯度爆炸） |
| learning_rate | 学习率，决定每一步学习的步长 |
| decay_rate | 学习率削减时用到的参数 |
| ... | ... |
训练模型
这里笔者直接摘出核心，其实采用的是 softmax 回归模型来给不同的字符对象分配概率，如下所示：
self.logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b
self.probs = tf.nn.softmax(self.logits)
表示成矩阵如下：
进一步写成表达式如下：
是的，就是 MNIST 手写数字分类问题里那个 softmax 回归模型，点这里看相关推导，笔者没能啃进去(捂脸)。
生成 Sample
下面是数据流变换过程，还是以大家都熟悉的《悯农》为例，这里笔者以字符 “锄” 开头。其实，下面一系列变换直接照搬了 char-rnn 里随机选择字符的方法，为什么这么处理？还望有大神不吝赐教，这里先谢过。
** vocab = {'^': 6, '土': 21, '汗': 4, '，': 3, '午': 7, '锄': 10, '谁': 19, '辛': 14, '粒': 0, '苦': 17, '知': 16, '当': 9, '下': 11, '日': 20, '皆': 15, '。': 2, '禾': 1, '盘': 5, '餐': 12, '$': 18, '中': 8, '滴': 13, '*': 22}
** chars = ^锄
** x = [[ 6 10]]
sess.run([self.probs,self.final_state],{self.input_data: x,self.initial_state: state})
** probs[-1] = weights =
[ 0.04201746 0.05162039 0.05662962 0.03021749 0.02953894 0.03858508
0.03475175 0.04856787 0.05444941 0.0520597 0.02933978 0.03519193
0.03243973 0.05847431 0.03798598 0.03890398 0.05775708 0.04891997
0.05474302 0.0344351 0.04930111 0.04917176 0.03489855]
t = np.cumsum(weights)
** t =
[ 0.04201746 0.09363785 0.15026747 0.18048497 0.21002391 0.24860899
0.28336075 0.33192861 0.38637802 0.43843773 0.46777752 0.50296944
0.53540915 0.59388345 0.63186944 0.67077339 0.72853047 0.77745044
0.83219343 0.86662853 0.91592962 0.96510136 0.99999988]
s = np.sum(weights)
** s = 0.9999998807907104
sample = int(np.searchsorted(t, np.random.rand(1)*s))
** sample = 7
** vocab[sample] = 午
好了，到这里我们的结果已经生成为 “锄午”。接下来以 “午” 为输入，同理预测下一个字符，遇到 “，” 或者 “。” 则结束本句生成即可。
文末诗一首，送给看到文章的你：
万树旦已见，事值逾苍林。
如何求圣恶，意意具华时。
