深度学习在自然语言处理领域的应用日益广泛,其中生成诗歌是一个有趣且具有挑战性的任务。在本文中,我们将使用PyTorch和循环神经网络(RNN)来生成诗歌。RNN是一种适用于序列数据建模的深度学习模型,非常适合处理文本数据。
首先,我们需要准备一个用于训练的诗歌数据集。可以使用现有的诗歌库,或者从互联网上收集一些诗歌文本。确保文本数据是以逐行的形式存储的,每行代表一首诗。
接下来,我们将使用PyTorch来构建我们的RNN模型。首先,我们需要导入所需的库:
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
然后,我们定义一个名为PoemGenerator的类,该类将作为我们的RNN模型。在这个类中,我们将定义模型的结构和前向传播方法。