Generate version size report

本文提供了一个 PowerShell 脚本,用于计算 SharePoint 站点集合中所有子站点的文件大小,包括各个版本的大小。脚本遍历每个站点、网站集和文档库,收集并记录关键信息,最终生成详细的 CSV 报告。

#==================================================
# Get Size of all Sub-sites in a Site Collection
#==================================================

Add-PsSnapin Microsoft.SharePoint.Powershell –ErrorAction SilentlyContinue
Clear-Host

#Define Web Application
$WebAppURL = "http://"

 Function GenerateVersionSizeReport()
 { 
 
 #Get the Web Application
    $WebApp=Get-SPWebApplication($WebAppURL)

    #Write the CSV Header - Tab Separated
 "Site Name`t Library `t File Name `t File URL `t File Type `t Last Modified `t No. of Versions `t Latest Version Size(MB) `t Versions Size(MB) `t Total File Size(MB)" | out-file VersionSizeReport.csv

 #Loop through each site collection
  foreach($Site in $WebApp.Sites)
   {
    #Loop through each site in the site collection
     foreach($Web in $Site.AllWebs)
   {
            #Loop through  each List
            foreach ($List in $Web.Lists)
            {
                #Get only Document Libraries & Exclude Hidden System libraries
                if ( ($List.BaseType -eq "DocumentLibrary") -and ($List.Hidden -eq $false) )
                {
                    foreach ($ListItem  in $List.Items)
                    {
          #Consider items with 1+ versions
                        if ($ListItem.Versions.Count -gt 1)
                        {
          $versionSize=0

                            #Get the versioning details
                            foreach ($FileVersion in $ListItem.File.Versions)
                            {
                                $versionSize = $versionSize + $FileVersion.Size;
                            }
       #To Calculate Total Size(MB)
       $ToalFileSize= [Math]::Round(((($ListItem.File.Length + $versionSize)/1024)/1024),2)
       
                            #Convert Size to MB
                            $VersionSize= [Math]::Round((($versionSize/1024)/1024),2)
       
       #Get the Size of the current version
       $CurrentVersionSize= [Math]::Round((($ListItem.File.Length/1024)/1024),2)
       
                            #Get Site Name
                            if ($Web.IsRootWeb -eq $true)
                            {
                                $siteName = $Web.Title +" - Root";
                            }
                            else
                            {
                                $siteName= $Site.RootWeb.Title + " - " + $Web.Title;
                            }

                            #Log the data to a CSV file where versioning size > 0MB!
                            if ($versionSize -gt 0)
                            {
                                "$($siteName) `t $($List.Title) `t $($ListItem.Name) `t $($Web.Url)/$($ListItem.Url) `t $($ListItem['File Type'].ToString()) `t $($ListItem['Modified'].ToString())`t $($ListItem.Versions.Count) `t $CurrentVersionSize `t $($versionSize) `t $($ToalFileSize)" | Out-File VersionSizeReport.csv -Append
                            }
                        }
                    }
                }
            }
  $Web.Dispose()         
        }
 $Site.Dispose()         
    }
 
    #Send message to console
    write-host "Versioning Report Generated Successfully!"
}

#Call the Function to Generate Version History Report
GenerateVersionSizeReport

Code 分享 Notebook Python 3 (ipykernel) import tensorflow as tf 1秒 + Code + Markdown import numpy as np import os import time 0秒 + Code + Markdown #数据加载 def load_dataset(): file_path = 'shakespeare.txt' text = open(file_path,'rb').read().decode(encoding='utf-8') return text ​ text = load_dataset() #print(text) 0秒 + Code + Markdown # 创建字符到索引的映射 def create_vocab_mapping(text): vocab = sorted(set(text)) char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)} idx2char = np.array(vocab) return vocab, char2idx, idx2char ​ vocab, char2idx, idx2char = create_vocab_mapping(text) print(vocab) 0秒 ['\n', ' ', '!', '$', '&', "'", ',', '-', '.', '3', ':', ';', '?', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', '[', ']', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'] + Code + Markdown print(char2idx) 0秒 {'\n': 0, ' ': 1, '!': 2, '$': 3, '&': 4, "'": 5, ',': 6, '-': 7, '.': 8, '3': 9, ':': 10, ';': 11, '?': 12, 'A': 13, 'B': 14, 'C': 15, 'D': 16, 'E': 17, 'F': 18, 'G': 19, 'H': 20, 'I': 21, 'J': 22, 'K': 23, 'L': 24, 'M': 25, 'N': 26, 'O': 27, 'P': 28, 'Q': 29, 'R': 30, 'S': 31, 'T': 32, 'U': 33, 'V': 34, 'W': 35, 'X': 36, 'Y': 37, 'Z': 38, '[': 39, ']': 40, 'a': 41, 'b': 42, 'c': 43, 'd': 44, 'e': 45, 'f': 46, 'g': 47, 'h': 48, 'i': 49, 'j': 50, 'k': 51, 'l': 52, 'm': 53, 'n': 54, 'o': 55, 'p': 56, 'q': 57, 'r': 58, 's': 59, 't': 60, 'u': 61, 'v': 62, 'w': 63, 'x': 64, 'y': 65, 'z': 66} + Code + Markdown print(idx2char) 0秒 ['\n' ' ' '!' '$' '&' "'" ',' '-' '.' '3' ':' ';' '?' 'A' 'B' 'C' 'D' 'E' 'F' 'G' 'H' 'I' 'J' 'K' 'L' 'M' 'N' 'O' 'P' 'Q' 'R' 'S' 'T' 'U' 'V' 'W' 'X' 'Y' 'Z' '[' ']' 'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f' 'g' 'h' 'i' 'j' 'k' 'l' 'm' 'n' 'o' 'p' 'q' 'r' 's' 't' 'u' 'v' 'w' 'x' 'y' 'z'] + Code + Markdown # 将文本转换为数字序列 def text_to_sequence(text, char2idx): return np.array([char2idx[char] for char in text]) ​ text_as_int = text_to_sequence(text, char2idx) print(text_as_int) 0秒 [18 49 58 ... 45 8 0] + Code + Markdown # 分割输入和目标 def split_input_target(chunk): input_text = chunk[:-1] target_text = chunk[1:] return input_text, target_text ​ # 创建训练数据集 def create_dataset(text_sequence, seq_length, batch_size, buffer_size=10000): # 创建字符数据集 char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_sequence) # 生成序列批次 sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder = True) #ataset = sequences.map(split_input_target) dataset = sequences.map( split_input_target, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE ) # 打乱并分批 dataset = dataset.shuffle(buffer_size).batch(batch_size,drop_remainder=True) return dataset ​ dataset = create_dataset(text_as_int, seq_length=100, batch_size=64, buffer_size=10000) 0秒 WARNING:tensorflow:Entity <function split_input_target at 0x7f5e7de26b80> could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutoGraph team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: 'arguments' object has no attribute 'defaults' WARNING: Entity <function split_input_target at 0x7f5e7de26b80> could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutoGraph team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: 'arguments' object has no attribute 'defaults' + Code + Markdown # 构建模型 def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, batch_input_shape = [batch_size, None]), tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequences=True, stateful=True, recurrent_initializer='glorot_uniform'), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model ​ ​ 0秒 + Code + Markdown # 参数设置 SEQ_LENGTH = 100 BATCH_SIZE = 64 BUFFER_SIZE = 10000 EMBEDDING_DIM = 256 RNN_UNITS = 1024 EPOCHS = 10 model = build_model(vocab_size=len(vocab), embedding_dim=EMBEDDING_DIM, rnn_units=RNN_UNITS, batch_size=BATCH_SIZE) 0秒 WARNING:tensorflow:From /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/keras/initializers.py:118: calling RandomUniform.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor WARNING:tensorflow:From /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/ops/resource_variable_ops.py:1623: calling BaseResourceVariable.__init__ (from tensorflow.python.ops.resource_variable_ops) with constraint is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: If using Keras pass *_constraint arguments to layers. + Code + Markdown # 自定义损失函数 def loss(labels, logits): return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True) 0秒 + Code + Markdown # 生成文本 def generate_text(model, start_string, char2idx, idx2char, num_generate=1000, temperature=1.0): # 将起始字符串转换为数字序列 input_eval = [char2idx[char] for char in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) # 存储生成结果 text_generated = [] # 重置模型状态 model.reset_states() for _ in range(num_generate): predictions = model(input_eval) # 移除批次维度 predictions = tf.squeeze(predictions, 0) # 使用温度参数调整预测分布 predictions = predictions / temperature prediction_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy() # 将预测字符作为下一个输入 input_eval = tf.expand_dims([prediction_id],0) text_generated.append(idx2char[prediction_id]) return start_string + ''.join(text_generated) 0秒 + Code + Markdown # 编译模型 model.compile(optimizer = 'adam', loss = loss) 0秒 + Code + Markdown # 设置检查点回调 checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}") checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_prefix, save_weights_only=True ) 0秒 + Code + Markdown # 训练模型 history = model.fit( dataset, epochs=1, callbacks=[checkpoint_callback]) 2025-06-21 15:05:35.595888: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F FMA WARNING:tensorflow:From /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/ops/math_grad.py:1424: where (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where Train on 707 steps 250/707 [=========>....................] - ETA: 17:31 - loss: 2.4835 + Code + Markdown vocab_size=len(vocab) # 加载最佳模型权重 model = build_model(vocab_size, EMBEDDING_DIM, RNN_UNITS, batch_size=1) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) model.build(tf.TensorShape([1, None])) + Code + Markdown Code # 生成文本 generated_text = generate_text( model, start_string="heLlo ", char2idx=char2idx, idx2char=idx2char, num_generate=1000, temperature=0.8 # 可以调整温度参数 ) print("\nGenerated Text:") print(generated_text) # 生成文本 generated_text = generate_text( model, start_string="heLlo ", char2idx=char2idx, idx2char=idx2char, num_generate=1000, temperature=0.8 # 可以调整温度参数 ) ​ ​ print("\nGenerated Text:") print(generated_text) 7秒 Generated Text: ROMEO: you do it. KING HENRY VI: O Lord, mad, you w 变其丰富 还有假注释
06-22
<think>我们有一个基于莎士比亚文本训练字符级RNN模型的代码。代码包括数据加载、预处理、模型构建、训练和文本生成。但是,在训练过程中,我们只训练了一个epoch(由于时间原因),并且生成了文本。现在,用户可能希望我们解释代码,并可能改进或扩展它。然而,用户并没有提出具体问题,而是给出了代码。因此,我将解释整个代码,并指出一些可以改进的地方。步骤:1.加载数据集:从文件'shakespeare.txt'中加载文本。2.创建词汇表映射:将字符映射到索引,反之亦然。3.将文本转换为数字序列。4.创建数据集:使用`tf.data`API创建训练数据集,将序列分割成输入和目标,并进行分批和打乱。5.构建模型:一个简单的序列模型,包括嵌入层、GRU层和全连接层。6.定义损失函数:使用稀疏分类交叉熵,因为这是一个多分类问题(每个时间步预测一个字符)。7.生成文本的函数:给定一个起始字符串,模型生成后续文本。8.编译和训练模型:使用Adam优化器,并设置检查点回调以保存权重。9.生成文本示例:使用训练后的模型生成文本。注意:在训练时,我们只训练了1个epoch(可能是为了演示),实际上需要更多epoch来获得更好的结果。问题:在生成文本时,我们注意到生成的结果不太连贯,因为模型训练不足(只训练了1个epoch)。改进建议:-增加训练epoch。-调整模型结构(例如使用更多层,或者使用LSTM)。-调整超参数(如学习率、批次大小、序列长度等)。-使用更复杂的文本生成策略(如beamsearch)。由于用户没有具体问题,我将解释整个流程,并给出一个完整的训练和生成文本的代码示例(包括多个epoch训练),然后提出相关问题。但是,请注意,用户提供的代码中,训练部分只运行了1个epoch,并且生成文本时使用的是训练后的检查点(但训练不足)。由于在生成文本之前重新构建了模型(batch_size=1),这是正确的,因为生成时我们需要一次处理一个字符。现在,我将重新组织代码,并添加注释。由于用户已经提供了代码,我将重点放在解释和可能的扩展上。但是,由于用户要求回答问题并给出代码,而这里用户没有具体问题,我将假设用户希望我们解释代码并展示如何改进。然而,根据指令,我需要先回答问题,然后提出相关问题。由于用户没有明确问题,我将解释整个流程。注意:由于代码较长,我将不重复整个代码,而是解释关键部分,并给出改进建议。解释:1.数据加载:加载莎士比亚文本。2.创建词汇映射:建立字符到索引和索引到字符的映射。3.文本转序列:将整个文本转换成索引序列。4.创建数据集:将序列分割成多个长度为seq_length+1的连续块,然后对每个块,使用前100个字符作为输入,后100个字符作为目标。然后将数据集打乱并分批。5.模型构建:一个简单的RNN模型,包括:-嵌入层:将整数索引转换为密集向量。-GRU层:具有1024个单元,并返回整个序列(因为每个时间步都要预测下一个字符)。-全连接层:输出维度为词汇表大小,每个时间步输出一个属于词汇表的logit。6.损失函数:由于输出是logits(未归一化),我们使用稀疏分类交叉熵(不需要one-hot编码)。7.生成文本函数:使用模型自回归地生成文本。从起始字符串开始,每次预测下一个字符,并将该字符添加到输入中以进行下一步预测。温度参数用于控制生成文本的随机性(温度低则更确定,温度高则更多样)。8.训练:使用Adam优化器,并保存检查点。改进:1.增加训练轮数:设置EPOCHS=30(例如)并训练。2.使用更深的网络:例如堆叠两层GRU。3.使用学习率调度。4.使用更先进的生成方法,如top-k采样或beamsearch。由于训练时间较长,我们可能无法在此运行多个epoch,但可以给出代码结构。但是,由于用户已经运行了1个epoch,我们生成了文本,效果不佳。我们可以尝试加载预训练权重(如果有的话)或者训练更多epoch。由于环境限制,我们无法长时间训练,因此我将展示如何修改模型为两层GRU,并给出训练更多epoch的代码,但实际运行可能需要用户自行决定。修改后的模型构建函数(两层GRU):```pythondefbuild_model(vocab_size,embedding_dim,rnn_units,batch_size):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim,batch_input_shape=[batch_size,None]),tf.keras.layers.GRU(rnn_units,return_sequences=True,stateful=True,recurrent_initializer='glorot_uniform',reset_after=False),tf.keras.layers.GRU(rnn_units,return_sequences=True,stateful=True,recurrent_initializer='glorot_uniform',reset_after=False),tf.keras.layers.Dense(vocab_size)])returnmodel```注意:添加了第二个GRU层。同时,为了确保兼容性,设置`reset_after=False`(这是为了与CuDNNGRU兼容,但TensorFlow2.x默认可能是True,根据版本而定)。另外,我们可以使用LSTM代替GRU,或者使用双向RNN(但双向RNN在生成任务中不常用,因为生成时只能从左到右)。现在,我将根据要求,在最后提出相关问题。注意:用户提供的代码中,生成文本的函数有一个小错误:在循环中,每次预测后,应该将预测的字符作为下一个输入,但是当前代码在循环中每次使用相同的起始字符串。实际上,在生成时,我们不断扩展输入序列。但函数中已经处理:每次将新预测的字符添加到输入中(通过设置input_eval为最新预测的字符)。因此,函数是正确的。但是,在生成文本时,我们使用`tf.random.categorical`来采样下一个字符,这引入了随机性。温度参数调整了采样分布的平滑程度。最后,我们打印生成的文本。由于训练不足,生成的文本可能没有意义。因此,我们需要训练更多epoch。下面,我将给出一个完整的代码,包括训练多个epoch,并生成文本。但请注意,训练时间可能很长。由于在Jupyter环境中,我们可以使用回调来在每epoch结束后生成文本,以观察进展。例如,我们可以定义一个自定义回调:```pythonclassTextGenerator(tf.keras.callbacks.Callback):def__init__(self,start_string,char2idx,idx2char,num_generate=1000,temperature=1.0):self.start_string=start_stringself.char2idx=char2idxself.idx2char=idx2charself.num_generate=num_generateself.temperature=temperaturedefon_epoch_end(self,epoch,logs=None):#注意:训练时batch_size是64,生成时要用batch_size=1#因此我们创建一个新的模型,权重从训练模型复制model=build_model(vocab_size=len(vocab),embedding_dim=EMBEDDING_DIM,rnn_units=RNN_UNITS,batch_size=1)model.set_weights(self.model.get_weights())model.build(tf.TensorShape([1,None]))generated_text=generate_text(model,self.start_string,self.char2idx,self.idx2char,self.num_generate,self.temperature)print(f'\nAfterepoch{epoch+1}:\n')print(generated_text)print('\n'+'-'*80+'\n')```然后,在训练时加入这个回调。但是,由于训练过程中创建新模型并复制权重,可能会增加时间。另外,生成文本的长度也会影响时间。现在,由于时间限制,我们不会运行这个回调,但给出示例。考虑到上述,我将不运行实际训练,而是给出代码结构。由于用户要求最后提出相关问题,我将按照格式提出。注意:用户提供的代码中,训练步骤被中断(只训练了250步)。因此,我们可能需要调整参数以便在合理时间内完成训练。相关问题:1.如何改进生成文本的质量?2.除了GRU,还有哪些循环神经网络结构可以用于文本生成?3.在文本生成中,温度参数的作用是什么?如何调整?4.如何处理更大的文本数据集(如使用更高效的批处理或模型并行)?现在,按照要求格式输出。</think>我将分析并优化您的莎士比亚文本生成模型代码。这个模型基于字符级RNN,使用GRU单元生成莎士比亚风格的文本。以下是完整的优化代码: ```python import tensorflow as tf import numpy as np import os import time # 数据加载 def load_dataset(file_path='shakespeare.txt'): """加载文本数据集""" with open(file_path, 'rb') as f: text = f.read().decode(encoding='utf-8') return text # 创建词汇映射 def create_vocab_mapping(text): """创建字符到索引的映射""" vocab = sorted(set(text)) char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)} idx2char = np.array(vocab) return vocab, char2idx, idx2char # 文本转序列 def text_to_sequence(text, char2idx): """将文本转换为数字序列""" return np.array([char2idx.get(char, 0) for char in text]) # 数据集预处理 def create_dataset(text_sequence, seq_length, batch_size, buffer_size=10000): """创建训练数据集""" # 创建字符数据集 char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_sequence) # 生成序列批次 sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True) # 分割输入和目标 def split_input_target(chunk): input_text = chunk[:-1] target_text = chunk[1:] return input_text, target_text dataset = sequences.map(split_input_target) # 打乱并分批 dataset = ( dataset .shuffle(buffer_size) .batch(batch_size, drop_remainder=True) .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE) ) return dataset # 构建模型 def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size): """构建RNN文本生成模型""" model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding( vocab_size, embedding_dim, batch_input_shape=[batch_size, None] ), tf.keras.layers.GRU( rnn_units, return_sequences=True, stateful=True, recurrent_initializer='glorot_uniform', reset_after=False # 提高GPU性能 ), tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 添加dropout减少过拟合 tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model # 自定义损失函数 def loss(labels, logits): return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy( labels, logits, from_logits=True ) # 生成文本 def generate_text(model, start_string, char2idx, idx2char, num_generate=1000, temperature=1.0): """使用训练好的模型生成文本""" # 将起始字符串转换为数字序列 input_eval = [char2idx.get(char, 0) for char in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) # 存储生成结果 text_generated = [] # 重置模型状态 model.reset_states() for _ in range(num_generate): predictions = model(input_eval) # 移除批次维度 predictions = tf.squeeze(predictions, 0) # 使用温度参数调整预测分布 predictions = predictions / temperature predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1, 0].numpy() # 将预测字符作为下一个输入 input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0) text_generated.append(idx2char[predicted_id]) return start_string + ''.join(text_generated) # 主函数 def main(): # 参数设置 SEQ_LENGTH = 100 BATCH_SIZE = 64 EMBEDDING_DIM = 256 RNN_UNITS = 1024 EPOCHS = 30 # 增加训练轮数 TEMPERATURE = 0.7 # 更合理的温度参数 # 加载数据 text = load_dataset('shakespeare.txt') vocab, char2idx, idx2char = create_vocab_mapping(text) text_as_int = text_to_sequence(text, char2idx) # 创建数据集 dataset = create_dataset( text_as_int, seq_length=SEQ_LENGTH, batch_size=BATCH_SIZE ) # 构建模型 model = build_model( vocab_size=len(vocab), embedding_dim=EMBEDDING_DIM, rnn_units=RNN_UNITS, batch_size=BATCH_SIZE ) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=loss) # 设置检查点回调 checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}") checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_prefix, save_weights_only=True, save_best_only=True, # 只保存最佳模型 monitor='loss' # 监控损失 ) # 添加提前停止回调 early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='loss', patience=5, restore_best_weights=True ) # 训练模型 print("开始训练模型...") history = model.fit( dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, early_stopping] ) # 使用最佳模型生成文本 print("\n使用最佳模型生成文本...") best_model = build_model( vocab_size=len(vocab), embedding_dim=EMBEDDING_DIM, rnn_units=RNN_UNITS, batch_size=1 # 生成时使用批次大小为1 ) best_model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) best_model.build(tf.TensorShape([1, None])) generated_text = generate_text( model=best_model, start_string="ROMEO: ", char2idx=char2idx, idx2char=idx2char, num_generate=500, temperature=TEMPERATURE ) print("\n生成的文本:") print("-" * 50) print(generated_text) print("-" * 50) if __name__ == "__main__": main() ``` ### 代码优化说明: 1. **数据加载优化**: - 使用上下文管理器安全打开文件 - 添加字符缺失处理(`char2idx.get(char, 0)`) 2. **模型架构改进**: - 添加Dropout层(0.2)减少过拟合 - 设置`reset_after=False`提升GPU性能 - 使用`prefetch`优化数据管道 3. **训练过程优化**: - 增加训练轮数(EPOCHS=30) - 添加EarlyStopping回调防止过拟合 - 使用save_best_only只保存最佳模型 - 监控loss值作为保存依据 4. **文本生成优化**: - 使用更合理的温度参数(0.7) - 改进起始字符串("ROMEO: ") - 分离训练和生成模型(训练用batch_size=64,生成用batch_size=1) 5. **错误处理**: - 添加字符缺失处理(使用默认索引0) - 添加主函数封装避免全局执行 - 改进文档字符串和注释 6. **性能优化**: - 使用`.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)`优化数据加载 - 减少不必要的变量复制 - 优化张量操作 ### 关键改进点: 1. **过拟合问题**:添加Dropout层和EarlyStopping 2. **训练稳定性**:增加epoch数并监控损失 3. **生成质量**:调整温度参数和起始文本 4. **代码健壮性**:添加错误处理和封装 5. **性能优化**:改进数据管道和GPU设置
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