此项目使用Python2.7+TensorFlow 1.4编写，环境太过古老，可能无法正常运行起来。

如有需要，请移步我使用Python 3.7 + TensorFlow 2.0重写的版本：

DeepLearningExamples/tf2-rnn-poetry-generator

以及BERT版本的：

DeepLearningExamples/keras-bert-poetry-generator

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基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器

项目基于循环神经网络，使用tensorflow 1.4实现。训练数据为四万多首古诗，

训练完成后，能随机生成古诗。

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使用说明

1.预处理数据

古诗文件不能够直接使用，需要生成词汇表，将古诗文件转换成向量。

python process_data.py

2.训练模型

使用1中生成的文件训练神经网络。

python train.py

3.生成古诗

当模型训练完成之后，可以尝试生成古诗。输入以下命令可以进行生成，至于质量嘛...emmmm，凑合吧

python eval.py

结果示例1：

树阴飞尽水三依，谩自为能厚景奇。 莫怪仙舟欲西望，楚人今此惜春风。

结果示例2：

岩外前苗点有泉，紫崖烟霭碧芊芊。 似僧月明秋更好，一踪颜事欲犹伤？

4.生成藏头诗

模型做的比较小，训练数据也不足，在生成藏头诗上的表现不是很好。往往要生成很多次生成一个满意的= =娱乐功能。

使用该功能要修改代码(等闲了我将它改成命令行功能，就不用改代码了)，将eval.py中以下代码：

if __name__ == '__main__':
    # generate_acrostic(u'天空')
    generate_poem()

改成

if __name__ == '__main__':
    generate_acrostic(u'天空')
    # generate_poem()

然后运行即可。

python eval.py

结果示例：

天序曾柏乌倾鱼，空老桐歌尘翁红。