05古诗生成项目（pytorch）（观看b站视频的笔记，代码即将实现）
项目来源：B站上的up主
jucheng《基于pytorch_LSTM古诗生成》 https://www.bilibili.com/video/BV1G54y177iw真的是一个宝藏up主，讲解很详细，而且声音跟我的很像？有那么一瞬间我感觉我听见了回声，也许是错觉，也是立即点了一个关注。代码、数据可以去他的网站上领取：http://www.zifuture.com:8090/archives/jiyu-lstm-gushi-cangtoushi）
下面是学习笔记，但是说实话up主在视频中手写的过程才是最大的精华。本文手写图片都来自视频的截图！！
处理流程：
- 字向量训练（word2vec）
- 封装数据
- 组合模型（LSTM+Linear、GRU+Linear）
- 训练
- 生成与测试
字向量训练（word2vec）
调用gensim
字向量简介：
举头望明月，低头思故乡。
对应词库：举/头/望/明/月/，/低/ 思/故/乡/。/
第二个头没了，因为词库需要“唯一”、“不重复”。
词库大小：word_size:11(词库中字的数量)
词向量维度：embedding_num:128
index2word： 比如0对应”举“的1128这个向量，1对应着”头“这个1128向量
word2index：反之亦然。
最终得到三个矩阵：
- 11*128的那个词向量矩阵
- word2index字找索引
- index2word索引找字
封装数据（将数据处理成需要的样子）
原始数据：
古诗一行一行的（共3000首左右）；
batch_size = 5:每次放5首古诗；
word_size = 3542 词库大小（up主的训练集一共有3542个不同的字）；
embedding_num = 128 一般在100-300之间；
x = ‘一首诗，结尾的字省去’
y = ‘x对应下一个字’
将x每个字变成索引，再转化为对应数字（word2index），y同理；
形成向量：将句子表示出来31个字*128每个字的
x 5首古诗（5行古诗）31个字128个向量（与字一一对应）
y 5首诗 5 * 31对应字库索引（y不用构建向量）
组合模型（LSTM+Linear、GRU+Linear）
使用已有pytorch框架
- LSTM前的步骤完成后
- 将数据集输入到LSTM中，设置其hidden_num(隐层数) = 64 隐层大小结果为：生成531hudden_num;实际上将X变短了或者拉长了
- 再进行flatten（压平）变成二维的：155 * hidden_num (将五首诗看作一首长诗，一共315个字)
再进行Linear（映射）得到64 3542（进行矩阵相乘得到pre）（3542是字库大小，目标是选出3542个字中，下一个可能性最大的那个，即为p） - 最后p（155* 1）与 y（155* 1）进行对比（交叉损失函数进行比较）
训练
略
生成与测试
- 输入11128 （一个字）
- 经过LSTM继续变成隐层维度1164，经过flatten164，经过linear层13542，即在3542个字中选出可能性最大的那个索引，最后index2word，得到对应字。
- 对应字重新作为输入，再进行循环。
项目展示（有时间补坑，粗略看了up主的代码，
最后代码没来得及写，但是对函数做了个分析：
Word2Vec的参数详细研究：
Word2Vec(=sentences=None=, # 在本项目中是一首诗（经过"加空格"处理）
corpus_file=None, # 语料库文件：str，可选语料库文件的路径：class:~gensim.models.word2vec.LineSequence格式。您可以使用此参数而不是“句子”来提高性能。只有一个“句子”或需要传递corpus_file参数（或者不传递任何参数，在这种情况下，模型保持未初始化状态）。
vector_size=100, # 向量大小：int，可选词向量的维数。
alpha=0.025, # alpha：float，可选初始学习率。
window=5, # int，可选句子中当前单词和预测单词之间的最大距离。
min_count=5, # 最小计数：整数，可选忽略总频率低于此值的所有单词。因为古诗很稀疏，所以一定要设置为1！！
max_vocab_size=None, # int，可选在词汇构建过程中限制RAM；如果有更独特的比这更多的词，然后删掉不常出现的词。每1000万字类型需要大约1GB的RAM。设置为“无”表示无限制。
sample=0.001, # 示例：float，可选配置随机下采样的高频字的阈值，有效范围为（0，1e-5）。
seed=1, # int，可选随机数生成器的种子。每个单词的初始向量都以哈希值作为种子
workers=3, # int，可选使用这些多个辅助线程来训练模型（使用多核机器进行更快的训练）。
min_alpha=0.0001, # float，可选随着培训的进行，学习率将线性下降至“最低阿尔法”。
sg=0, # sg:{0，1}，可选训练算法：1为跳转图；否则CBOW。
hs=0, # hs:{0，1}，可选如果为1，则分层softmax将用于模型训练。
negative=5, # int，可选如果>0，将使用负采样，负的int指定有多少个“噪声字”应绘制（通常在5-20之间）。如果设置为0，则不使用负采样。
ns_exponent=0.75, # float，可选用于塑造负采样分布的指数。完全按比例的1.0个样本的值
对于频率，0.0对所有单词进行同等采样，而负值对低频单词进行更多采样而不是高频词。常用的默认值0.75是由最初的Word2Vec论文选择的。最近，在https://arxiv.org/abs/1804.04212Caselles Dupré、Lesaint和Royo Letelier建议对于推荐应用程序，其他值的性能可能更好。
cbow_mean=1, # {0，1}，可选如果为0，则使用上下文单词向量之和。如果1，则使用平均值，仅在使用cbow时适用。
hashfxn=, # function ，可选散列函数用于随机初始化权重，以提高训练的再现性。
epochs=5, # int，可选语料库上的迭代次数（历次）。（原名为“国际热核实验堆”）
null_word=0, # 未找到？？？
trim_rule=None, # function，可选，词汇修剪规则，指定是否应保留词汇表中的某些单词、是否应修剪掉或使用默认值（如果单词计数<最小计数，则放弃）。可以为None（将使用最小计数，请参阅：func:~gensim.utils.keep_vocab_item），或接受参数（单词、计数、最小计数）的可调用项并返回：attr:gensim.utils.RULE_DISCARD、：attr:gensim.utils.RULE_KEEP或：attr:gensim.utils.RULE_DEFAULT。如果给定了该规则，则该规则仅用于在构建过程中修剪词汇表，而不是作为模型的一部分存储。
sorted_vocab=1, # {0，1}，可选如果为1，请在指定单词索引之前按降序对词汇表进行排序。请参阅：meth:~gensim.models.keyedvectors.keyedvectors.sort by_descending_frequency（）。
batch_words=10000, # 批处理字：int，可选传递给工作线程的示例批的目标大小（大写）（和
因此，cython例程。）（如果单个文本长度超过10000个单词，但标准cython代码将截断到该最大值。）
compute_loss=False,# 计算损耗：布尔，可选如果为True，则计算并存储可以使用：方法：~gensim.models.word2vec.word2vec.get\u latest\u training\u loss。
callbacks=(), # 回调：iterable of:class:~gensim.models.callbacks.CallbackAny2Vec，可选，在培训期间特定阶段执行的回调顺序。收缩窗口：布尔，可选
comment=None, # ？？未找到
max_final_vocab=None, # int，通过自动选取匹配的最小值计数，将vocab限制为目标vocab大小。如果指定最小计数大于计算的最小计数，将使用指定的最小计数。如果不需要，则设置为“无”。
shrink_windows=True # 收缩窗口：布尔，可选在4.1中新增。实验的如果为True，则从[1，window]中均匀采样有效窗口大小对于训练期间的每个目标单词，匹配原始word2vec算法的上下文词按距离的近似权重。否则，有效的窗口大小始终固定为两边的“窗口”字。
)
sentences就是给的这个数据集（当然是很多行就不截图了）：
又留了个坑呢，哎，时间太珍贵了，等有空了一定补坑！！