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Char-RNN-TensorFlow

Multi-language Char RNN in TensorFlow. You can use this code to generate English text, Chinese poetries and lyrics, Japanese text and text in other language.

一个基于最新版本TensorFlow的Char RNN实现。可以实现生成英文、写诗、歌词、小说、生成代码、生成日文等功能。

Requirements

  • Python 2.7.X
  • TensorFlow >= 1.2

Generate English Text

To train:

python train.py \
  --input_file data/shakespeare.txt  \
  --name shakespeare \
  --num_steps 50 \
  --num_seqs 32 \
  --learning_rate 0.01 \
  --max_steps 20000

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/shakespeare/converter.pkl \
  --checkpoint_path model/shakespeare/ \
  --max_length 1000

Result:

BROTON:
When thou art at to she we stood those to that hath
think they treaching heart to my horse, and as some trousting.

LAUNCE:
The formity so mistalied on his, thou hast she was
to her hears, what we shall be that say a soun man
Would the lord and all a fouls and too, the say,
That we destent and here with my peace.

PALINA:
Why, are the must thou art breath or thy saming,
I have sate it him with too to have me of
I the camples.

Generate Chinese Poetries

To train:

python train.py \
  --use_embedding \
  --input_file data/poetry.txt \
  --name poetry \
  --learning_rate 0.005 \
  --num_steps 26 \
  --num_seqs 32 \
  --max_steps 10000

To sample:

python sample.py \
  --use_embedding \
  --converter_path model/poetry/converter.pkl \
  --checkpoint_path model/poetry/ \
  --max_length 300

Result:

何人无不见,此地自何如。
一夜山边去,江山一夜归。
山风春草色,秋水夜声深。
何事同相见,应知旧子人。
何当不相见,何处见江边。
一叶生云里,春风出竹堂。
何时有相访,不得在君心。

Generate Chinese Novels

To train (The file "novel.txt" is not included in this repo. You should find one and make sure it is utf-8 encoded!):

python train.py \
  --use_embedding True \
  --input_file data/novel.txt \
  --num_steps 80 \
  --name novel \
  --learning_rate 0.005 \
  --num_seqs 32 \
  --num_layers 3 \
  --embedding_size 256 \
  --lstm_size 256 \
  --max_steps 1000000

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/novel/converter.pkl \
  --checkpoint_path  model/novel \
  --use_embedding \
  --max_length 2000 \
  --num_layers 3 \
  --lstm_size 256 \
  --embedding_size 256

Result:

闻言,萧炎一怔,旋即目光转向一旁的那名灰袍青年,然后目光在那位老者身上扫过,那里,一个巨大的石台上,有着一个巨大的巨坑,一些黑色光柱,正在从中,一道巨大的黑色巨蟒,一股极度恐怖的气息,从天空上暴射而出 ,然后在其中一些一道道目光中,闪电般的出现在了那些人影,在那种灵魂之中,却是有着许些强者的感觉,在他们面前,那一道道身影,却是如同一道黑影一般,在那一道道目光中,在这片天地间,在那巨大的空间中,弥漫而开……

“这是一位斗尊阶别,不过不管你,也不可能会出手,那些家伙,可以为了这里,这里也是能够有着一些异常,而且他,也是不能将其他人给你的灵魂,所以,这些事,我也是不可能将这一个人的强者给吞天蟒,这般一次,我们的实力,便是能够将之击杀……”

“这里的人,也是能够与魂殿强者抗衡。”

萧炎眼眸中也是掠过一抹惊骇,旋即一笑,旋即一声冷喝,身后那些魂殿殿主便是对于萧炎,一道冷喝的身体,在天空之上暴射而出,一股恐怖的劲气,便是从天空倾洒而下。

“嗤!”

Generate Chinese Lyrics

To train:

python train.py  \
  --input_file data/jay.txt \
  --num_steps 20 \
  --batch_size 32 \
  --name jay \
  --max_steps 5000 \
  --learning_rate 0.01 \
  --num_layers 3 \
  --use_embedding

To sample:

python sample.py --converter_path model/jay/converter.pkl \
  --checkpoint_path  model/jay  \
  --max_length 500  \
  --use_embedding \
  --num_layers 3 \
  --start_string 我知道

Result:

我知道
我的世界 一种解
我一直实现 语不是我
有什么(客) 我只是一口
我想想我不来 你的微笑
我说 你我你的你
只能有我 一个梦的
我说的我的
我不能再想
我的爱的手 一点有美
我们 你的我 你不会再会爱不到

Generate Linux Code

To train:

python train.py  \
  --input_file data/linux.txt \
  --num_steps 100 \
  --name linux \
  --learning_rate 0.01 \
  --num_seqs 32 \
  --max_steps 20000

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/linux/converter.pkl \
  --checkpoint_path  model/linux \
  --max_length 1000 

Result:

static int test_trace_task(struct rq *rq)
{
        read_user_cur_task(state);
        return trace_seq;
}

static int page_cpus(struct flags *str)
{
        int rc;
        struct rq *do_init;
};

/*
 * Core_trace_periods the time in is is that supsed,
 */
#endif

/*
 * Intendifint to state anded.
 */
int print_init(struct priority *rt)
{       /* Comment sighind if see task so and the sections */
        console(string, &can);
}

Generate Japanese Text

To train:

python train.py  \
  --input_file data/jpn.txt \
  --num_steps 20 \
  --batch_size 32 \
  --name jpn \
  --max_steps 10000 \
  --learning_rate 0.01 \
  --use_embedding

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/jpn/converter.pkl \
  --checkpoint_path model/jpn \
  --max_length 1000 \
  --use_embedding

Result:

「ああ、それだ、」とお夏は、と夏のその、
「そうだっていると、お夏は、このお夏が、その時、
(あ、」
 と声にはお夏が、これは、この膝の方を引寄って、お夏に、
「まあ。」と、その時のお庇《おも》ながら、

Acknowledgement

Some codes are borrowed from NELSONZHAO/zhihu/anna_lstm

About

Multi-language Char RNN for TensorFlow >= 1.2.

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