本文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896
简单的Char RNN生成文本
我来钱庙复知世依，似我心苦难归久，相须莱共游来愁报远。近王只内蓉者征衣同处，规廷去岂无知草木飘。
你可能以为上面的诗句是某个大诗人所作，事实上上面所有的内容都是循环神经网络写的，是不是感觉很神奇呢？其实这里面的原理非常简单，只需要对循环神经网络有个清楚的理解，那么就能够实现上面的效果，在读完本篇文章之后，大家都能够学会如何使用循环神经网络来创作文本。
Char RNN的原理
在之前的文章中介绍过RNN的基本结构，其非常擅长处理序列问题，那么对于文本而言，其相当于也是一个序列，因为每句话都是由单词或汉字按照顺序组成的，所以也能够使用RNN对其进行处理，但是如何使用RNN进行文本生成呢？其实原理非常简单，下面我们就介绍一下Char RNN。
训练过程
一般而言，RNN的输入和输出存在着多种关系，比如1对多，多对多等等，不同的输入输出关系对应着不同的应用，网上也有很多这方面的文章可以去看看，这里我们要讲的Char RNN在训练网络的时候是相同长度的多对多的类型，也就是输入一个序列，输出一个相同的长度的序列。
具体的网络结构就是下面这个样子
输入一句话作为输入序列，这句话中的每个字符都按照顺序进入RNN，每个字符传入RNN之后都能够得到一个输出，而这个输出就是这个字符在这句话中紧跟其后的一个字符，可以通过上面的图示清晰地看到这一点。这里要注意的是，一个序列最后一个输入对应的输出可以有多种选择，上面的图示是将这个序列的最开始的字符作为其输出，当然也可以将最后一个输入作为输出，以上面的例子说明就是'光'的输出就是'光'本身。
生成文本过程
在预测的时候需要给网络一段初始的序列进行预热，预热的过程并不需要实际的输出结果，只是为了生成具有记忆的隐藏状态，然后将隐藏状态保留，传入之后的网络，不断地更新句子，直到达到要求的输出长度，具体可以看下面的图示
生成文本的过程就是每个字不断输入网络，然后将输出作为下一次的输出，不断循环递归，因为其会不限循环下去，所以可以设置一个长度让其停止。
实现细节
这里我们使用PyToch作为例子进行讲解，同时也提供了MXNet-Gluon的版本，因为他们的语法非常相似，所以实现两个几乎没有太大的区别，如果你不知道Gluon是什么，可以看看之前的一篇文章介绍。同时github也能找到tensorflow的实现。
数据预处理
在进行网络构建之前，需要对数据进行预处理，其实大体的思路很简单，就是建立字符的数字表示，因为字符没有办法直接输入到网络中，所以需要用不同的数字去代表不同的字符，同时可以设定一个最大字符数，如果文本中读取到的所有不重复的字符数超过了这个最大字符数，就按照字符出现的频率截取掉最后的部分。
实现的代码也非常简单
with open(text_path, 'r') as f: text_file = f.readlines() word_list = [v for s in text_file for v in s] vocab = set(word_list) # 如果单词超过最长限制，则按单词出现频率去掉最小的部分 vocab_count = {} for word in vocab: vocab_count[word] = 0 for word in word_list: vocab_count[word] += 1 vocab_count_list = [] for word in vocab_count: vocab_count_list.append((word, vocab_count[word])) vocab_count_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) if len(vocab_count_list) > max_vocab: vocab_count_list = vocab_count_list[:max_vocab] vocab = [x[0] for x in vocab_count_list] self.vocab = vocab self.word_to_int_table = {c: i for i, c in enumerate(self.vocab)} self.int_to_word_table = dict(enumerate(self.vocab)) 建立好一个字典用于字符和数字的相互转换之后，我们可以使用PyTorch中的Dataset类进行自定义我们的数据集合，只需要重载__getitem__和__len__这两个函数就可以了。
class TextData(data.Dataset): def __init__(self, text_path, n_step, arr_to_idx): self.n_step = n_step with open(text_path, 'r') as f: data = f.readlines() text = [v for s in data for v in s] num_seq = int(len(text) / n_step) self.num_seq = num_seq text = text[:num_seq * n_step] # 截去最后不够长的部分 arr = arr_to_idx(text) arr = arr.reshape((num_seq, -1)) self.arr = torch.from_numpy(arr) def __getitem__(self, index): x = self.arr[index, :] y = torch.zeros(x.size()) y[:-1], y[-1] = x[1:], x[0] return x, y def __len__(self): return self.num_seq 网络定义
处理好数据之后，就可以进行网络的定义了，非常简单，网络只需要定义三层就可以了，第一层是word embedding，也就是词嵌入层，第二层是RNN层，第三层是线性映射，因为最后是一个分类问题，所以将结果的位数隐射到类别数目。
class CharRNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes, embed_dim, hidden_size, num_layers, dropout): super(CharRNN, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.hidden_size = hidden_size self.word_to_vec = nn.Embedding(num_classes, embed_dim) self.rnn = nn.GRU(embed_dim, hidden_size, num_layers, dropout) self.proj = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x, hs=None): batch = x.size(0) if hs is None: hs = Variable( torch.zeros(self.num_layers, batch, self.hidden_size)) if torch.cuda.is_available(): hs = hs.cuda() word_embed = self.word_to_vec(x) # batch x len x embed word_embed = word_embed.permute(1, 0, 2) # len x batch x embed out, h0 = self.rnn(word_embed, hs) # len x batch x hidden le, mb, hd = out.size() out = out.view(le * mb, hd) out = self.proj(out) out = out.view(le, mb, -1) out = out.permute(1, 0, 2).contiguous() # batch x len x hidden return out.view(-1, out.size(2