上大学(五律)

上大学(五律)

离别庙顶山,进入水花园。
漫步中心路,休息四宿间。
主楼多壮伟,湖水泛波涟。
绿树冲天茂,红花遍地鲜。

主系宣传组,参校记者团。
同行情默契,共聚意牵连。
今日长相处,三生自有缘。
心呼真是好,人世胜仙天。

1963、9、20  星期五

上大学(七律)

我自离别庙顶山,去年进入水花园。
朝晨漫步中心路,暮夜休息四宿间。
巍耸主楼多壮伟,清明湖水泛波涟。
葱葱绿树冲天茂,艳艳红花遍地鲜。

主经济系宣传组,参校广播记者团。
搭档同行情默契,同学共聚意牵连。
无猜今日长相处,有幸三生自有缘。
感动心呼真是好,原来人世胜仙天。

1963、9、20  星期五

转载于:https://www.cnblogs.com/wzy52413616/p/4471987.html

### 使用 TensorFlow 实现宋诗生成模型 #### 准备环境 为了确保开发环境适配,需确认 Python 3.x 及 TensorFlow 版本不低于 1.2 已经被安装。除了这两个主要组件外,还需额外引入 `numpy` 库以及其他可能必需的支持包。可以利用如下指令来迅速部署所需软件库: ```bash pip install numpy tensorflow==1.15 ``` 此操作能保障所有依赖关系得到妥善处理并满足版本兼容性的要求[^2]。 #### 数据预处理 在准备数据阶段,应当先收集大量的宋代诗歌作为训练集。接着对这些文本进行清洗、分词,并转换成数值形式以便于后续输入给神经网络学习。这一步骤通常涉及创建字符到索引的映射表(即字典),从而允许程序理解每一个汉字所代表的意义。 #### 构建循环神经网络 (RNN) 针对此类序列预测问题,推荐采用基于 RNN 的架构来进行建模。具体来说,可以选择门控循环单元(GRU) 或者双向 LSTM 来捕捉诗句间的长期依赖关系。下面给出一段简化版代码用于定义一个简单的 GRU 模型: ```python import tensorflow as tf def GRU_model(vocab_size, embedding_dim, units): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim), tf.keras.layers.GRU(units, return_sequences=True, stateful=False), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model ``` 这段脚本展示了如何组合 Embedding 层与单向GRU层形成基础框架;最后通过全连接层输出每个时刻的概率分布[^4]。 #### 设置批量大小和加载权重 为了让训练更加稳定高效,在实际应用中可适当调整超参数比如批次尺寸(batch size),这里建议将其设为较小值如1,这样可以让状态在整个推理过程中持续传递下去而不被打断。另外如果存在之前保存下来的最优解,则可以直接从中读取继续前进: ```python model = GRU_model(len(ix2word), embedding_dim, units=units) checkpoint_dir = './training_checkpoints' model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) model.build(tf.TensorShape([1, None])) ``` 上述片段说明了怎样从指定路径下最近一次存档里恢复先前学到的知识点,并重建整个计算图结构以适应新的运行条件[^3]。 #### 训练过程概述 当一切就绪之后就可以正式开启迭代更新流程了——不断喂养新样本直到达到预期效果为止。期间要注意监控损失函数的变化趋势以及验证集合上的泛化能力指标,以此判断何时停止最恰当。 #### 测试与评估 完成训练后,应该尝试让机器创作几首完整的七言绝句或五律等体裁的作品出来看看成果究竟如何。评价标准可以从多个角度出发考量,包括但不限于押韵准确性、平仄协调度等方面[^1]。
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