# generate_poetry

**Repository Path**: yw18791995155/generate_poetry

## Basic Information

- **Project Name**: generate_poetry
- **Description**: 运用 LSTM 网络进行古诗生成，探索人工智能于古典文学创作之应用。 
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-11-21
- **Last Updated**: 2025-03-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: PyTorch, RNN, LSTM, Ai作诗

## README

# 【LSTM实战】跨越千年，赋诗成文：用LSTM重现唐诗的韵律与情感
### 前言
 :tw-1f342: 秋风吹拂，窗外的树叶似灵动的舞者翩翩而舞，<br>
 :tw-2600: 落日余晖将天际晕染成一片醉人的橘红。<br>
与此同时，AI 于知识的瀚海中遨游，遍览数千篇文章后，开启了它的首次创作之旅。<br>
在对近 4 万首唐诗深度学习之后，赋诗如下：<br>
![输入图片说明](%E6%88%AA%E5%B1%8F2024-11-30%2012.29.26.png)

此诗颇具韵味，实乃勤勉研习之硕果。<br>汲取全唐诗之精华，方成就这般非凡之能，常人岂易企及？<br>
且叹 AI 之才情卓异，愿与诸君同探其奥。


#### 电脑配置
Macbook air M1（8+256）


#### 环境配置

在开始之前，确保你的电脑已经安装了必要的依赖库：PyTorch、NumPy和gradio 。安装命令如下：
```bash
   pip install torch torchvision torchaudio numpy gradio

```
### 训练模型

- 训练模型，运行train.py文件。
- 想直接体验AI作诗，运行test.py文件。<br>
如果不想从头训练，可以直接使用预训练好的模型参数，这些参数已经保存在文件中，只需下载仓库的所有代码和文件即可。
### 可视化界面
如果你觉得控制台输出结果太单调了，<br/>可以运行main.py文件，然后点击控制台输出的网址，即可体验网页版的AI作诗功能了。<br/>然你也可以将项目部署到服务器，邀请其他小伙伴体验一下这个有趣的项目。