基于 PyTorch 和 LSTM 神经网络的小说生成模型

最新推荐文章于 2025-08-24 02:24:26 发布

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#深度学习 #人工智能

本文档展示了如何使用PyTorch和LSTM神经网络建立一个小说生成模型。首先，对输入文本进行预处理，创建字符到整数的映射。接着，定义CharRNN模型，包括嵌入层、LSTM层和解码层。然后，设定训练参数，创建模型实例，定义损失函数和优化器，并进行训练。最后，模型生成新的文本片段。

```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 数据预处理
# 假设你已经有一个文本数据集，并将其转换为适合模型处理的格式

text = "Your input text data here..."
chars = list(set(text))
int2char = dict(enumerate(chars))
char2int = {ch: i for i, ch in int2char.items()}
encoded = np.array([char2int[ch] for ch in text])

# 定义模型
class CharRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=2):
super(CharRNN, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.num_layers = num_layers

self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.rnn = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num