# -*-coding: utf-8 -*-
# @time:2019/9/119:44
# @author superxjz
# @func lstm
#匯入實驗所需要的各種工具包
import numpy
from keras.models import sequential
from keras.layers import dense
from keras.layers import dropout
from keras.layers import lstm
from keras.callbacks import modelcheckpoint
from keras.utils import np_utils
#文字讀入
raw_text =
open
('../input/winston_churchil.txt'
).read(
)#是大小寫無區別
raw_text = raw_text.lower(
)#我們是以每個字母為層級，字母總共才26個，用one-hot來編碼出所有的字母
chars =
sorted
(list
(set
(raw_text)))
#enumerate在字典上是列舉、列舉的意思，這裡建立了乙個字典，i代表的是前面的序號，c代表的是詞
char_to_int =
dict
((c, i)
for i, c in
enumerate
(chars)
)int_to_char =
dict
((i, c)
for i, c in
enumerate
(chars)
)#我們需要把我們的raw text變成可以用來訓練的x,y:
#設定前後語境有多長
seq_length =
100x =
y =[
]for i in
range(0
,len
(raw_text)
- seq_length)
: given = raw_text[i:i + seq_length]
predict = raw_text[i + seq_length]
#數量化
#這裡呼叫函式返回的是xy各自在詞典中的序號0-61
[char_to_int[char]
for char in given]))
"""接下來我們做兩件事：
我們已經有了乙個input的數字表達（index），我們要把它變成lstm需要的陣列格式： [樣本數，時間步伐，特徵]
第二，對於output，我們在word2vec裡學過，用one-hot做output的**可以給我們更好的效果，相對於直接**乙個準確的y數值的話。
"""#x裡面資料的個數
n_patterns =
len(x)
#n_vocab是60
n_vocab =
len(chars)
# 把x變成lstm需要的樣子，x --->變成len（x）（樣本數）個資料，時間步伐設定為100，特徵是1維的
x = numpy.reshape(x,
(n_patterns, seq_length,1)
)# 簡單normal到0-1之間
x = x /
float
(n_vocab)
# output變成one-hot
y = np_utils.to_categorical(y)
print
(x[11])
print
(y[11])
# lstm模型構建
#模型是前後關係的
model = sequential(
)#lstm層100，1
model.add(lstm(
128, input_shape=
(x.shape[1]
, x.shape[2]
)))model.add(dropout(
0.2)
)#輸出結果的計算，y.shape[1]=61
model.add(dense(y.shape[1]
, activation=
'softmax'))
model.
compile
(loss=
'categorical_crossentropy'
, optimizer=
'adam'
)#模型的訓練
model.fit(x, y, nb_epoch=
10, batch_size=
32)
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