CharRNN实现简单的文本生成

本文介绍了使用Python和PyTorch实现CharRNN模型来完成文本生成任务,包括文本数字表示、样本数据构造、模型搭建、训练和预测等步骤。参考了多个优快云博客资源。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

文本数字表示

统计文档中的字符,并且统计字符个数。这里是为了将文字转换为数字表示。

import numpy as np
import re
import torch
class TextConverter(object):
    def __init__(self,text_path,max_vocab=5000):
        """
        建立一个字符索引转换,主要还是为了生成一个词汇表
        :param text_path: 文本位置
        :param max_vocab: 最大的单词数量
        """
        with open(text_path,'r',encoding='utf-8') as f:
            text_file=f.readlines()

        # print('查看部分数据', text_file[:100])
        # 去掉一些特殊字符
        text_file = [re.sub(r'\n', '', _) for _ in text_file]
        text_file = [re.sub(r' ', '', _) for _ in text_file]
        text_file = [re.sub(r'\u3000', '', _) for _ in tex
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