Keras文本生成CNN实现

1、极简示例

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《长恨歌》——白居易
汉皇重色思倾国，御宇多年求不得。杨家有女初长成，养在深闺人未识。天生丽质难自弃，一朝选在君王侧。
回眸一笑百媚生，六宫粉黛无颜色。春寒赐浴华清池，温泉水滑洗凝脂。侍儿扶起娇无力，始是新承恩泽时。
云鬓花颜金步摇，芙蓉帐暖度春宵。春宵苦短日高起，从此君王不早朝。承欢侍宴无闲暇，春从春游夜专夜。
后宫佳丽三千人，三千宠爱在一身。金屋妆成娇侍夜，玉楼宴罢醉和春。姊妹弟兄皆列土，可怜光彩生门户。
遂令天下父母心，不重生男重生女。骊宫高处入青云，仙乐风飘处处闻。缓歌慢舞凝丝竹，尽日君王看不足。
渔阳鼙鼓动地来，惊破霓裳羽衣曲。九重城阙烟尘生，千乘万骑西南行。翠华摇摇行复止，西出都门百余里。
六军不发无奈何，宛转蛾眉马前死。花钿委地无人收，翠翘金雀玉搔头。君王掩面救不得，回看血泪相和流。
黄埃散漫风萧索，云栈萦纡登剑阁。峨嵋山下少人行，旌旗无光日色薄。蜀江水碧蜀山青，圣主朝朝暮暮情。
行宫见月伤心色，夜雨闻铃肠断声。天旋地转回龙驭，到此踌躇不能去。马嵬坡下泥土中，不见玉颜空死处。
君臣相顾尽沾衣，东望都门信马归。归来池苑皆依旧，太液芙蓉未央柳。芙蓉如面柳如眉，对此如何不泪垂。
春风桃李花开日，秋雨梧桐叶落时。西宫南内多秋草，落叶满阶红不扫。梨园弟子白发新，椒房阿监青娥老。
夕殿萤飞思悄然，孤灯挑尽未成眠。迟迟钟鼓初长夜，耿耿星河欲曙天。鸳鸯瓦冷霜华重，翡翠衾寒谁与共。
悠悠生死别经年，魂魄不曾来入梦。临邛道士鸿都客，能以精诚致魂魄。为感君王辗转思，遂教方士殷勤觅。
排空驭气奔如电，升天入地求之遍。上穷碧落下黄泉，两处茫茫皆不见。忽闻海上有仙山，山在虚无缥渺间。
楼阁玲珑五云起，其中绰约多仙子。中有一人字太真，雪肤花貌参差是。金阙西厢叩玉扃，转教小玉报双成。
闻道汉家天子使，九华帐里梦魂惊。揽衣推枕起徘徊，珠箔银屏迤逦开。云鬓半偏新睡觉，花冠不整下堂来。
风吹仙袂飘飖举，犹似霓裳羽衣舞。玉容寂寞泪阑干，梨花一枝春带雨。含情凝睇谢君王，一别音容两渺茫。
昭阳殿里恩爱绝，蓬莱宫中日月长。回头下望人寰处，不见长安见尘雾。惟将旧物表深情，钿合金钗寄将去。
钗留一股合一扇，钗擘黄金合分钿。但教心似金钿坚，天上人间会相见。临别殷勤重寄词，词中有誓两心知。
七月七日长生殿，夜半无人私语时。在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝。天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期。
"""

import numpy as np
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPool1D, GlobalMaxPool1D, Dense
from warnings import filterwarnings
filterwarnings('ignore')  # 不打印警告

"""配置"""
window = 32  # 滑窗大小
filters = 25  # 卷积录波器数量
kernel_size = 5  # 卷积核大小
times = 20  # 训练总次数
batch_size = 512
epochs = 100

"""语料加载"""
seq_chr = __doc__.replace('\n', '').replace('《长恨歌》——白居易', '')

"""数据预处理"""
len_seq = len(seq_chr)
chr_set = set(seq_chr)  # 字库
len_chr = len(chr_set)
print('语料长度', len_seq, '字汇量', len_chr)
chr2id = {c: i for i, c in enumerate(chr_set)}
id2chr = {i: c for c, i in chr2id.items()}
seq_id = [chr2id[c] for c in seq_chr]  # 文字序列 --> 索引序列

"""输入层和标签"""
reshape = lambda x: np.reshape(x, (-1, window, 1)) / len_chr
x = [seq_id[i: i + window] for i in range(len_seq - window)]
x = reshape(x)
y = [seq_id[i + window] for i in range(len_seq - window)]
y = to_categorical(y, num_classes=len_chr)
print('x.shape', x.shape, 'y.shape', y.shape)

"""建模"""
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters, kernel_size * 3, activation='relu'))
model.add(MaxPool1D())
model.add(Conv1D(filters * 2, kernel_size, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPool1D())
model.add(Dense(len_chr, activation='softmax'))
model.compile('adam', 'categorical_crossentropy')

"""随机采样"""
def draw_sample(predictions, temperature):
    pred = predictions.astype('float64')  # 提高精度防报错
    pred = np.log(pred) / temperature
    pred = np.exp(pred)
    pred = pred / np.sum(pred)
    pred = np.random.multinomial(1, pred, 1)
    return np.argmax(pred)

"""预测"""
def predict(t, pred=None):
    if pred is None:
        randint = np.random.randint(len_seq - window)
        pred = seq_id[randint: randint + window]
    if t:
        print('随机采样，温度：%.1f' % t)
        sample = draw_sample
    else:
        print('贪婪采样')
        sample = np.argmax
    for _ in range(window):
        x_pred = reshape(pred[-window:])
        y_pred = model.predict(x_pred)[0]
        i = sample(y_pred, t)
        pred.append(i)
    text = ''.join([id2chr[i] for i in pred[-window:]])
    print('\033[033m%s\033[0m' % text)

"""训练"""
for e in range(times):
    model.fit(x, y, batch_size, epochs, verbose=0)
    print(str(e + 1).center(window * 2, '-'))
    # 训练效果展示
    for t in (None, 1, 1.5, 2):
        predict(t)
print('complete'.center(window * 2, '-'))
for t in (None, 1, 1.5, 2):
    predict(t, seq_id[-window:])

2、网络结构

3、采样

贪婪采样（greedy sampling）：选择概率最大的数
随机采样（stochastic sampling）：按概率抽取

def draw_sample(predictions, temperature):
    pred = predictions.astype('float64')  # 提高精度防报错
    pred = np.log(pred) / temperature
    pred = np.exp(pred)
    pred = pred / np.sum(pred)
    pred = np.random.multinomial(1, pred, 1)
    return np.argmax(pred)

3.1、随机多项式分布采样

Draw samples from a multinomial distribution

import numpy as np
np.random.seed(0)
x = [.1, .2, .7]
print(np.random.multinomial(1, x, 1))

[[0 0 1]]

X = np.sum(np.random.multinomial(1, x, 1) for _ in range(1000))
print(X, np.sum(X), sep='\n')

[[119 208 673]]
1000

X = np.sum(np.random.multinomial(10, x, 1) for _ in range(1000))
print(X, np.sum(X), sep='\n')

[[ 980 2028 6992]]
10000

X = np.sum(np.random.multinomial(1, x, 2) for _ in range(1000))
print(X, np.sum(X), sep='\n')

[[ 87 179 734]
 [ 92 194 714]]
2000

3.2、对概率分布重新加权

引入softmax temperature：温度越高越随机

import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp

def redistribute(distributuion, temperature):
    distribution = np.log(distributuion) / temperature
    distribution = np.exp(distribution)
    return distribution / np.sum(distribution)

ls_of_t = (1e-3, .5, 1, 2, 9)
d0 = (.1, .2, .7)
x = range(len(d0))
for e, t in enumerate(ls_of_t, 1):
    d1 = redistribute(d0, t)
    print(d1)
    mp.subplot(1, 5, e)
    mp.bar(x, d1, width=.2)
mp.show()

4、训练过程打印

起初

结束

5、完整代码+语料下载

https://gitee.com/arye/dl/tree/master/Keras/TextGeneration