參考：簡單粗暴tensorflow
class dataloader():
def __init__(self):
path=tf.keras.utils.get_file('nietzsche.txt',
origin='')
with open(path,encoding='utf-8') as f:#檔案的安全開啟方式，避免讀寫異常處理和異常發生後檔案控制代碼無法關閉
self.raw_text=f.read().lower() #lower()是字串的內建方法，將所有大寫字母轉換為小寫
self.chars=sorted(list(set(self.raw_text)))#set是集合，用於文字去重
self.char_indices=dict((c,i)for i,c in enumerate(self.chars))#建立字元編號對應關係表
self.indices_char=dict((i,c)for i,c in enumerate(self.chars))
self.text=[self.char_indices[c]for c in self.raw_text]#根據對應關係表將文字字元編號
def get_batch(self,seq_length,batcha_size):
seq=
next_char=
for i in range(batch_size):
index=np.random.randint(0,len(self.text)-seq_length)##理解：隨機選取的樣本範圍是index~index+seq_length,那麼
return np.array(seq),np.array(next_char)
class rnn(tf.keras.model):
def __init__(self,num_chars):
super().__init__()
self.num_chars=num_chars
self.cell=tf.nn.rnn.cell.basiclstmcell(num_units=256)
self.dense=tf.keras.layers.dense(units=self.num_chars)
def call(self,inputs):
batch_size,seq_length=tf.shape(inputs)
#與cs231n的softamx中one_hot的作用不同，softmax中one_hot只是作用於標籤，這裡one_hot的作用是將樣本編碼
inputs=tf.one_hot(inputs,depth=self.num_chars)
state=self.cell.zero_state(batch_size=batch_size,dtype=tf.float32)
for t in range(seq_length.numpy()):
output,state=self.cell(inputs[:,t,:],state)
output=self.dense(output)
return output
def predict(self,inputs,temperature=1.):
batch_size,_=tf.shape(inputs)
logits=self(inputs)#logits.shape=[batch_size,num_chars]
#temperature控制分布的形狀，引數越大，分布越平緩（最大值和最小值的差值越小），生成文字的豐富度越高
prob=tf.nn.softmax(logits/temperature).numpy()
#np.random.choice(a,size=1,replace=true,p=prob) 從[0,a)中以概率p隨機有放回（可能重複）返回size個數
return np.array([np.random.choice(self.num_chars,p=prob[i,:])for i in range(batch_size.numpy())])
data_loader=dataloader()
model=rnn(len(data_loader.chars))
learning_rate=0.01
num_batches=100
batch_size=50
seq_length=50
optimizer=tf.adamoptimizer(learning_rate=learning_rate)
for batch_index in range(num_batches):#num_batches**來,得自己定義的超引數
x,y=data_loader.get_batch(seq_length,batch_size)#seq_length,batch_size**來？得自己定義超引數
with tf.gradienttape as tape:
y_logit_pred=model(x)
loss=tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=y,logits=y_logit_pred)
grads=tape.gradient(loss,model.variables)
x_,_=data_loader.get_batch(seq_length,1)
for diversity in [0.2,0.5,1.0,1.2]:
x=x_
print("diversity %f:"%diversity)
for t in range(400):
y_pred=model.predict(x,diversity)
#print預設是換行的，若要求不換行，則引數end='';flush表示是否立刻將輸出語句輸入到file所指向的檔案物件（預設是sys.stdout）中
print(data_loader.indices_char[y_pred[0]],end='',flush=true)#y_pred.shape=[1,]
#np.concatenate數字拼接函式，axis=0，縱向拼接；axis=1，橫向拼接;axis=-1,i don't know.
#np.expand_dims維度擴充套件，不太理解
x=np.concatenate([x[:,1],np.expand_dims(y_pred,axis=1)],axis=-1)
The HTML Language 二 文字標誌
後面的標誌 對 未經特別說明，均用在 之間1.標誌對是用來建立乙個段落 段與段之間空一行 在此標誌對之間加入的文字將按照段落的格式顯示在瀏覽器上 標誌還可以使用 align 屬性，它用來說明對齊方式 格式 left 左對齊center 居中right 右對齊2.是乙個很簡單的標誌，它沒有結束標誌，它...
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