用PyTorch平台搭建循环神经网络RNN用于char文本生成

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import string
import random

接下来，我们需要定义一个类来创建我们的循环神经网络模型：

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

这个类包含以下方法：

__init__方法：初始化模型的参数。它接受三个参数：input_size表示输入数据的大小，hidden_size表示隐藏层的大小，output_size表示输出数据的大小。在这个方法中，我们定义了三个神经网络层：一个输入到隐藏层的线性层，一个输入到输出层的线性层和一个LogSoftmax层。
forward方法：定义如何在模型中传递数据。它接受两个参数：input表示输入数据，hidden表示隐藏层的状态。在这个方法中，我们将输入数据和隐藏层状态连接起来，并通过两个线性层传递数据。最后，我们使用LogSoftmax层计算输出结果，并返回输出和更新后的隐藏层状态。
initHidden方法：初始化隐藏层状态。

接下来，我们需要定义一些辅助函数来处理数据和训练模型：

all_chars = string.ascii_letters + " .,;'"
n_chars = len(all_chars)

def char_to_tensor(char):
    tensor = torch.zeros(1, n_chars)
    tensor[0][all_chars.index(char)] = 1
    return tensor

def random_training_pair():
    input_char = random.choice(all_chars)
    target_char = random.choice(all_chars)
    return input_char, target_char

def train(rnn, input_char, target_char):
    hidden = rnn.initHidden()

    rnn.zero_grad()

    loss = 0

    for i in range(len(input_char)):
        input_tensor = char_to_tensor(input_char[i])
        output, hidden = rnn(input_tensor, hidden)
        target_tensor = torch.tensor([all_chars.index(target_char[i])], dtype=torch.long)
        loss += nn.functional.nll_loss(output, target_tensor)

    loss.backward()

    for p in rnn.parameters():
        p.data.add_(p.grad.data, alpha=-0.1)

    return output, loss.item() / len(input_char)

这些辅助函数包括：

all_chars：包含所有可能的字符的字符串。
n_chars：字符集的大小。
char_to_tensor：将字符转换为PyTorch张量。
random_training_pair：从字符集中随机选择一个输入字符和目标字符。
train：训练模型的函数。它接受三个参数：rnn表示RNN模型，input_char表示输入字符，target_char表示目标字符。在这个方法中，我们首先初始化隐藏层状态。然后，我们遍历输入字符，并将每个字符转换为张量，然后将其传递给RNN模型。我们使用目标字符计算损失，并使用反向传播算法更新模型参数。最后，我们返回输出结果和平均损失。

现在，我们可以训练我们的模型：

n_iters = 100000
print_every = 5000
plot_every = 1000
hidden_size = 100
lr = 0.005

rnn = RNN(n_chars, hidden_size, n_chars)

for iter in range(1, n_iters + 1):
    input_char, target_char = random_training_pair()
    output, loss = train(rnn, input_char, target_char)

    if iter % print_every == 0:
        print("Iter: %d, Loss: %.4f" % (iter, loss))

    if iter % plot_every == 0:
        torch.save(rnn.state_dict(), "char_rnn_generation.pth")

在这里，我们定义了一些训练参数，如迭代次数，打印和绘制频率，隐藏层大小和学习率。我们使用随机输入字符和目标字符训练我们的模型，并每隔一段时间打印训练损失。最后，我们保存模型参数。

现在，我们可以使用我们训练的模型来生成新的字符序列：

def generate(rnn, prime_str='A', predict_len=100, temperature=0.8):
    hidden = rnn.initHidden()
    prime_input = char_to_tensor(prime_str)
    predicted = prime_str

    for p in range(len(prime_str) - 1):
        _, hidden = rnn(prime_input[:, p], hidden)

    inp = prime_input[:, -1]

    for p in range(predict_len):
        output, hidden = rnn(inp, hidden)

        output_dist = output.data.view(-1).div(temperature).exp()
        top_i = torch.multinomial(output_dist, 1)[0]

        predicted_char = all_chars[top_i]
        predicted += predicted_char
        inp = char_to_tensor(predicted_char)

    return predicted

这个函数接受四个参数：rnn表示我们训练的RNN模型，prime_str表示我们要开始生成的字符序列，predict_len表示生成的字符序列的长度，temperature表示温度参数。在这个函数中，我们首先初始化隐藏层状态，并将输入的字符序列传递给模型。然后，我们使用模型生成新的字符序列，并根据温度参数随机选择一个字符。最后，我们返回生成的字符序列。

现在，我们可以使用我们的模型生成新的字符序列：

rnn.load_state_dict(torch.load("char_rnn_generation.pth"))

print(generate(rnn, prime_str="A"))

这里，我们首先加载我们训练的模型参数。然后，我们使用generate函数生成一个以'A'为开头的字符序列。输出结果可能如下所示：

Aulohrhnatrrt tthtahhrrthae arh htaaeahraooaeearttht  hooetfeoatnhrheaaenaa  tttetrr h h rhrae  aateraeatn

这里是完整的代码