misaka-writer-V2

ai-续写小说

基于 encoder-decoder 结构的续写小说模型，可以参考V1 版本的介绍。

相较于 V1，V2 在模型上做了以下升级：

参数量	80M->200M
模型深度	8+8->15+15
模型结构	MHA+FFN->GAU+GAU
语言	中英双语->中文单语
环境	tf.keras->keras(tf.keras 实在是太慢了，所以使用比较快的 keras

最后，由于很多人只有 cpu，所以给 cpu 写了个简单的 cache 优化，这样子 cpu 用户也能一分钟内生成结果了。

依赖环境

本项目的依赖有：tensorflow numpy pandas sklearn。

如果使用 GPU 请安装 cuda 和 cudnn。

推荐的配置为 tensorflow 2.2.0/tensorflow 1.15，cuda 10.1，cudnn 7.6，keras2.3.1。

对于不支持 cuda 10 的 30 系显卡，建议使用 nvdia-tensorflow 或 tensorflow-directml，或者可以设置环境变量 TF_KERAS 为 1 来支持高版本的 tensorflow。

使用 conda 配置

对于 tensorflow 2.2.0：

conda create -n misaka-writer python=3.8
conda activate misaka-writer
conda install -c conda-forge pandas cudatoolkit=10.1 cudnn
pip install tensorflow==2.2.0 keras==2.3.1 sklearn

对于 tensorflow 1.15（只限 linux）：

conda create -n misaka-writer python=3.8
conda activate misaka-writer
conda install -c conda-forge pandas cudatoolkit=10.1 cudnn
pip install tensorflow-gpu==1.15.0 keras==2.3.1 sklearn 

对于 tensorflow-directml（只限 Windows 10/11 或 wsl，此版本不需要安装 CUDA）：

conda create -n misaka-writer python=3.7
conda activate misaka-writer
conda install -c conda-forge pandas
pip install tensorflow-directml keras==2.3.1 sklearn

使用方法

见 generate.py，基本上用的是 V1 的优化器，此外对 cpu 写了简单的 cache 优化。

model_path 是模型的权重路径。

num 代表生成的下文的数量。 text 为输入，建议输入在 20 到 250 字之间。

WebUI

使用 streamlit 启动 WebUI，见 webui.py。

pip install streamlit>=1.10.0
streamlit run webui.py

训练语料

训练语料有 100G 中文：

链接：https://pan.baidu.com/s/1WCiPA_tplI0AhdpDEuQ5ig
提取码：rlse

预训练权重

目前都放在 QQ 群里，加群下载。

社区

如有问题可加 Q 群-143626394(大群，除了本项目还有 https://github.com/BlinkDL/AI-Writer 项目群）、905398734（本项目小群），本人 qq 935499957

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最后用ai生成的misaka镇楼