1. 根據前文生成詩：

   機器學習業，圣賢不可求。臨戎辭蜀計，忠信盡封疆。天子咨兩相，建章應四方。自疑非俗態，誰復念鷦鷯。

2. 生成藏頭詩：

   滾發初生光，三乘如太白。
   去去冥冥沒，冥茫寄天海。
   讀書三十年，手把棼琴策。
   書罷華省郎，憂人惜凋病。

環境：

• python：3.9.7
• pytorch：1.11.0
• numpy：1.21.2

代碼地址：https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/寫詩

數據預處理

數據集文件由3部分組成：ix2word，word2ix，data：

• ix2word：id到word的映射，如{23:'姑'}，一共有8293個word。
• word2ix2：word到id的映射，如
• data：保存了詩的數據，一共有57580首詩，每條數據由125個word構成；如果詩的長度大于125則截斷，如果詩的長度小于125，則使用""進行填充。

每條數據的構成規則為：</s></s></s>\(\dots\)<START>詩詞<EOP>。

在訓練的時候，不考慮填充數據，因此，將數據中的填充數據</s>去除，去除后，部分數據顯示如下：

構建數據集

模型輸入輸出決定了數據集怎么構建，下圖是模型的輸入輸出示意圖。詩詞生成實際上是一個語言模型，我們希望Model能夠根據當前輸入\(x_0,x_1,x_2\dots x_{n-1}\)去預測下一個狀態\(x_n\)。如圖中所示例子，則是希望在訓練的過程中，模型能夠根據輸入<START>床前明月光生成床前明月光，。

因此根據“<START>床前明月光，凝是地上霜。舉頭望明月，低頭思故鄉<EOP>”，可以生成如下的X和Y（seq_len=6）。

X：<START>床前明月光，Y：床前明月光，

X：，凝是地上霜，Y：凝是地上霜。

X：。舉頭望明月，Y：舉頭望明月，

X：，低頭思故鄉，Y：低頭思故鄉。

代碼示意圖如下所示，seq_len代表每條訓練數據的長度。

seq_len = 48
X = []
Y = []

poems_data = [j for i in poems for j in i] # 將所有詩的內容變成一個一維數組

for i in range(0,len(poems_data) - seq_len -1,seq_len):
    X.append(poems_data[i:i+seq_len])
    Y.append(poems_data[i+1:i+seq_len+1])

模型結構

模型結構如下所示，模型一共由3部分構成，Embedding層，LSTM層和全連接層。輸入數據首先輸入Embedding層，進行word2vec，然后將Word2Vec后的數據輸入到LSTM中，最后將LSTM的輸出輸入到全連接層中得到預測結果。

模型構建代碼如下，其中在本文中embedding_dim=200,hidden_dim=1024。

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
class PoemNet(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        """
            vocab_size：訓練集合字典大小（8293）
            embedding_dim：word2vec的維度
            hidden_dim：LSTM的hidden_dim
        """
        super(PoemNet, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim,batch_first=True)

        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(self.hidden_dim,2048),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.25),
            
            nn.Linear(2048,4096),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4096,vocab_size),
        )

    def forward(self, input,hidden=None):
        """
            input：輸入的詩詞
            hidden：在生成詩詞的時候需要使用，在pytorch中，如果不指定初始狀態h_0和C_0，則其
            默認為0.
            pytorch的LSTM的輸出是(output,(h_n,c_n))。實際上，output就是h_1,h_2,……h_n
        """
        embeds = self.embeddings(input)
        batch_size, seq_len = input.size()
        if hidden is None:
            output, hidden = self.lstm(embeds)
        else:
            # h_0,c_0 = hidden
            output, hidden = self.lstm(embeds,hidden)
    
        output = self.fc(output)
        output = output.reshape(batch_size * seq_len, -1)
        output = F.log_softmax(output,dim=1)
        return output,hidden

優化器使用的是Adam優化器，lr=0.001，損失函數是CrossEntropyLoss。訓練次數為100個epcoh。

生成詩

因為在模型構建的過程中，使用了dropout，所以在模型使用的時候，需要將model設置為eval模式。

生成詩的邏輯圖：

根據上文生成詩

根據上圖的原理，寫出的代碼如下所示：

def generate_poem(my_words,max_len=128):
    '''
        根據前文my_words生成一首詩。max_len表示生成詩的最大長度。
    '''

    def __generate_next(idx,hidden=None):
        """
            根據input和hidden輸出下一個預測
        """
        input = torch.Tensor([idx]).view(1,1).long().to(device)
        output,hidden = my_net(input,hidden)
        return output,hidden

    # 初始化hidden狀態
    output,hidden = __generate_next(word2ix["<START>"])
    my_words_len = len(my_words)
    result = []
    for word in my_words:
        result.append(word)
        # 積累hidden狀態（h & c）
        output,hidden = __generate_next(word2ix[word],hidden)
    
    _,top_index = torch.max(output,1)

    word = idx2word[top_index[0].item()]

    result.append(word)

    for i in range(max_len-my_words_len):
        output,hidden = __generate_next(top_index[0].item(),hidden)

        _,top_index = torch.max(output,1)
        if top_index[0].item() == word2ix['<EOP>']: # 如果詩詞已經預測到結尾
            break
        word = idx2word[top_index[0].item()]
        result.append(word)
    return "".join(result)

generate_poem("睡覺")

睡覺寒爐火，晨鐘坐中朝。爐煙沾煖露，池月靜清砧。自有傳心法，曾無住處傳。不知塵世隔，一覺一壺秋。皎潔垂銀液，浮航入綠醪。誰知舊鄰里，相對似相親。

生成藏頭詩

生成藏頭詩的方法與根據上文生成詩的方法大同小異。

def acrostic_poetry(my_words):
    def __generate_next(idx,hidden=None):
        """
            根據input和hidden輸出下一個預測詞
        """
        input = torch.Tensor([idx]).view(1,1).long().to(device)
        output,hidden = my_net(input,hidden)
        return output,hidden

    def __generate(word,hidden):
        """
            根據word生成一句詩（以“。”結尾的話） 如根據床生成“床前明月光，凝是地上霜。”
        """
        generate_word = word2ix[word]
        sentence = []
        sentence.append(word)
        while generate_word != word2ix["。"]: 
            output,hidden = __generate_next(generate_word,hidden)
            _,top_index = torch.max(output,1)
            generate_word = top_index[0].item()
            sentence.append(idx2word[generate_word])
        # 根據"。"生成下一個隱狀態。
        _,hidden = __generate_next(generate_word,hidden)
        return sentence,hidden

    _,hidden = __generate_next(word2ix["<START>"])
    result = []
    for word in my_words:
        sentence,hidden = __generate(word,hidden)
        result.append("".join(sentence))
    print("\n".join(result))

acrostic_poetry("滾去讀書")

滾發初生光，三乘如太白。 去去冥冥沒，冥茫寄天海。 讀書三十年，手把棼琴策。 書罷華省郎，憂人惜凋病。

參考

• 簡單明朗的 RNN 寫詩教程 - 段小輝 - 博客園 (cnblogs.com)
• LSTM — PyTorch 1.11.0 documentation
• Embedding — PyTorch 1.11.0 documentation