Char-RNN-PyTorch
使用字符级别的RNN进行文本生成，使用PyTorch框架。Gluon实现
Requirements
按照 pytorch 官网安装 pytorch，将 mxtorch 下载下来，放到根目录，安装 tensorboardX 实现 tensorboard 可视化
\Char-RNN-PyTorch
\mxtorch
\data
\dataset
\models
config.py
main.py训练模型
所有的配置文件都放在 config.py 里面，通过下面的代码来训练模型
python main.py train也可以在终端修改配置
python main.py train \
--txt='./dataset/poetry.txt' \ # 训练用的txt文本
--batch=128 \ # batch_size
--max_epoch=300 \
--len=30 \ # 输入RNN的序列长度
--max_vocab=5000 \ # 最大的字符数量
--embed_dim=512 \ # 词向量的维度
--hidden_size=512 \ # 网络的输出维度
--num_layers=2 \ # RNN的层数
--dropout=0.5如果希望使用训练好的网络进行文本生成，使用下面的代码
python main.py predict \
--begin='天青色等烟雨' \ # 生成文本的开始，可以是一个字符，也可以一段话
--predict_len=100 \ # 希望生成文本的长度
--load_model='./checkpoints/CharRNN_best_model.pth' # 读取训练模型的位置Result
如果使用古诗的数据集进行训练，可以得到下面的结果
天青色等烟雨翩 黄望堪魄弦夜 逐奏文明际天月辉 豪天明月天趣 天外何山重满 遥天明上天 心空游无拂天外空寂室叨如果使用周杰伦的歌词作为训练集，可以得到下面的结果
这感觉得可能 我这玻童来 城堡药比生对这些年风天 脚剧飘逐在尘里里步的路 麦缘日下一经经 听觉得远回白择