【源码】1. 基于LSTM的语言模型训练

项目简介

本项目借助Python和PyTorch框架，运用深度学习技术，实现了三个核心功能模块，分别是基于LSTM的语言模型训练、智慧发生器（Wisdom Generator）以及基于GAN的图片生成任务。这些模块能够生成高质量的文本内容和图片，充分展现了深度学习在文本生成和图像处理领域的应用价值。

项目的主要特性和功能

1. 基于LSTM的语言模型训练

• 运行环境：Python 3.6.2，依赖PyTorch框架。
• 数据来源：训练语料源于Deepak Chopra的书籍，经处理合并为train.txt。
• 训练流程：采用LSTM进行语言模型训练，调整配置参数后，执行main.gpu.py开展训练。
• 训练结果：生成的样本保存于./cache/目录下的sample.txt文件。

2. 智慧发生器（Wisdom Generator）

• 专注于对Deepak Chopra的文本内容进行深度学习分析，尝试训练LSTM网络以生成类似风格的文本。通过对比简单模式生成器与LSTM网络的输出，凸显深度学习在文本生成方面的优势。同时尝试利用Twitter数据扩充训练集，提升模型性能。
• 主要步骤涵盖数据收集、预处理、模型训练以及结果展示，目标是生成与Deepak Chopra风格相近的文本。

3. 基于GAN的图片生成

• 基于GAN（生成对抗网络）技术解决图片生成问题。利用已知高质量图片集合T生成新的高质量图片集合C，并通过特定变换从C生成新图片集合C^。在缺少T^的情况下，借助GAN网络从C^、T和先验概率P(C|T)中学习得到T^。
• 主要流程包括训练生成对抗网络，将P(C|T)作为输出输入已训练的GAN网络的生成器以生成C；训练名为EDcoder的编码器，以C及其变换后的图片C^作为训练和标签数据；将T输入训练好的EDcoder网络生成T^，生成器的输入源为高斯噪声。

安装使用步骤

1. 安装Python 3.6.2及PyTorch框架。
2. 下载并解压项目源码文件。
3. 准备训练数据，将训练文本语料放置在指定路径（如./data/路径下，命名为train.txt）。
4. 修改main-gpu.py内的配置参数。
5. 执行main.gpu.py进行语言模型的训练。
6. （可选）对于智慧发生器部分，收集并预处理数据，调整并运行相关代码。
7. （可选）对于基于GAN的图片生成部分，按照文件data_utils.py和main-gpu.py中的说明进行数据处理和模型训练。

注意：运行过程中需确保数据完整、正确，且硬件环境配置满足项目要求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】