本文主要介紹使用lstm實現字元級文字生成。
下面是示例**：
# coding: utf-8
# in[1]:
import keras
import numpy as np
path = keras.utils.get_file(
'nietzsche.txt',
origin='')
text = open(path).read().lower()
print('corpus length:', len(text))
# in[11]:
'''接下來，將提取長度為「maxlen」的部分重疊序列，對它們進行one-hot
編碼並將它們打包成形狀為「（sequence，maxlen，unique_characters）」
的3d numpy陣列`x`。
同時，準備乙個包含相應目標的陣列`y`：在每個提取序列之後的one-hot編碼字元。
'''# 提取的字串行的長度
maxlen = 60
# 對每『step』個字串行取樣乙個新序列
step = 3
# 用於儲存提取到的序列
sentences =
# 用於儲存targets
next_chars =
for i in range(0, len(text) - maxlen, step):
print('number of sequences:', len(setences))
# 語料庫中的唯一字元列表
chars = sorte
利用LSTM來生成文字 程式碼詳解（部分）
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 dens...
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例如如下 10 個隨機數 0.63144003 0.29414551 0.91587952 0.95189228 0.32195638 0.60742236 0.83895793 0.18023048 0.84762691 0.29165514 累加值超過設定好的閾值時可標記為 1，否則為 0，例如...
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