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text8中只包含27種字元：小寫的從a到z，以及空格符。如果把它打出來，讀起來就像是去掉了所有標點的wikipedia。
用zipfile讀取zip內容為字串，並拆分成單詞list
用connections模組統計單詞數量並找出最常見的單詞
達成隨機取資料的目標
實現**見word2vec.py
上面訓練的是skip-gram模型，是根據目標詞彙**上下文，而word2vec還有一種方式，cbow，根據上下文**目標詞彙。
實際上就是將skip-gram中的輸入輸出反過來。
# look up embeddings for inputs.
embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_dataset)
# sum up vectors on first dimensions, as context vectors
embed_sum = tf.reduce_sum(embed, 0)
cbow.py
整體思路是，以乙個文字中的乙個詞作為train data，後續的所有詞作為train label，從而能夠根據乙個給定詞，**後續的片段。
input_gate = sigmoid(i * ix + o * im + ib)- 給輸入乘乙個vocabulary_size * num_nodes大小的矩陣，給輸出乘乙個num_nodes * num_nodes大小的矩陣;
- 用這兩個矩陣調節對輸入資料的取捨程度
- 用sigmoid這個非線性函式進行啟用
forget_gate = sigmoid(i * fx + o * fm + fb)output_gate = sigmoid(i * ox + o * om + ob)update = i * cx + o * cm + cb
state = forget_gate * state + input_gate * tanh(update)
lstm_cell = output_gate * tanh(state)
- 用同樣的方式構造新狀態update
- 用遺忘門處理歷史狀態state
- 用tanh啟用新狀態update
- 用輸入門處理新狀態update
- 整合新舊狀態，再用tanh啟用狀態state
- 用輸出門處理state
可以把四組引數分別合併，一次計算，再分別取出：
values = tf.split(1, gate_count, tf.matmul(i, input_weights) + tf.matmul(o, output_weights) + bias)
input_gate = tf.sigmoid(values[0])
forget_gate = tf.sigmoid(values[1])
update = values[2]
實現**見singlew_lstm.py
實現**見lstm.py
上面的流程裡，每次都是以乙個字元作為單位，可以使用多一點的字元做**，取最高概率的那個，防止特殊情況導致的誤判
在這裡我們增加字元為2個，形成bigram，**見：bigram_lstm.py
主要通過bigrambatchgenerator類實現
由於bigram情況下，vocabulary_size變為 27*27個，使用one-hot encoding 做predict的話會產生非常稀疏的矩陣，浪費算力，計算速度慢
因此引入embedding_lookup,**見embed_bigram_lstm.py
def create_model(sess, forward_only):
model = seq2seq_model.seq2seqmodel(source_vocab_size=vocabulary_size,
target_vocab_size=vocabulary_size,
buckets=[(20, 21)],
size=256,
num_layers=4,
max_gradient_norm=5.0,
batch_size=batch_size,
learning_rate=1.0,
learning_rate_decay_factor=0.9,
use_lstm=true,
forward_only=forward_only)
return model
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