Char-RNN-TensorFlow

Multi-language Char RNN in TensorFlow. You can use this code to generate English text, Chinese poetries and lyrics, Japanese text and text in other language.

一个基于最新版本TensorFlow的Char RNN实现。可以实现生成英文、写诗、歌词、小说、生成代码、生成日文等功能。

Requirements

Python 2.7.X
TensorFlow >= 1.2

Generate English Text

To train:

python train.py \
  --input_file data/shakespeare.txt  \
  --name shakespeare \
  --num_steps 50 \
  --num_seqs 32 \
  --learning_rate 0.01 \
  --max_steps 20000

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/shakespeare/converter.pkl \
  --checkpoint_path model/shakespeare/ \
  --max_length 1000

Result:

BROTON:
When thou art at to she we stood those to that hath
think they treaching heart to my horse, and as some trousting.

LAUNCE:
The formity so mistalied on his, thou hast she was
to her hears, what we shall be that say a soun man
Would the lord and all a fouls and too, the say,
That we destent and here with my peace.

PALINA:
Why, are the must thou art breath or thy saming,
I have sate it him with too to have me of
I the camples.

Generate Chinese Poetries

To train:

python train.py \
  --use_embedding \
  --input_file data/poetry.txt \
  --name poetry \
  --learning_rate 0.005 \
  --num_steps 26 \
  --num_seqs 32 \
  --max_steps 10000

To sample:

python sample.py \
  --use_embedding \
  --converter_path model/poetry/converter.pkl \
  --checkpoint_path model/poetry/ \
  --max_length 300

Result:

何人无不见，此地自何如。
一夜山边去，江山一夜归。
山风春草色，秋水夜声深。
何事同相见，应知旧子人。
何当不相见，何处见江边。
一叶生云里，春风出竹堂。
何时有相访，不得在君心。

Generate Chinese Novels

To train (The file "novel.txt" is not included in this repo. You should find one and make sure it is utf-8 encoded!):

python train.py \
  --use_embedding True \
  --input_file data/novel.txt \
  --num_steps 80 \
  --name novel \
  --learning_rate 0.005 \
  --num_seqs 32 \
  --num_layers 3 \
  --embedding_size 256 \
  --lstm_size 256 \
  --max_steps 1000000

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/novel/converter.pkl \
  --checkpoint_path  model/novel \
  --use_embedding \
  --max_length 2000 \
  --num_layers 3 \
  --lstm_size 256 \
  --embedding_size 256

Result:

闻言，萧炎一怔，旋即目光转向一旁的那名灰袍青年，然后目光在那位老者身上扫过，那里，一个巨大的石台上，有着一个巨大的巨坑，一些黑色光柱，正在从中，一道巨大的黑色巨蟒，一股极度恐怖的气息，从天空上暴射而出 ，然后在其中一些一道道目光中，闪电般的出现在了那些人影，在那种灵魂之中，却是有着许些强者的感觉，在他们面前，那一道道身影，却是如同一道黑影一般，在那一道道目光中，在这片天地间，在那巨大的空间中，弥漫而开……

“这是一位斗尊阶别，不过不管你，也不可能会出手，那些家伙，可以为了这里，这里也是能够有着一些异常，而且他，也是不能将其他人给你的灵魂，所以，这些事，我也是不可能将这一个人的强者给吞天蟒，这般一次，我们的实力，便是能够将之击杀……”

“这里的人，也是能够与魂殿强者抗衡。”

萧炎眼眸中也是掠过一抹惊骇，旋即一笑，旋即一声冷喝，身后那些魂殿殿主便是对于萧炎，一道冷喝的身体，在天空之上暴射而出，一股恐怖的劲气，便是从天空倾洒而下。

“嗤！”

Generate Chinese Lyrics

To train:

python train.py  \
  --input_file data/jay.txt \
  --num_steps 20 \
  --batch_size 32 \
  --name jay \
  --max_steps 5000 \
  --learning_rate 0.01 \
  --num_layers 3 \
  --use_embedding

To sample:

python sample.py --converter_path model/jay/converter.pkl \
  --checkpoint_path  model/jay  \
  --max_length 500  \
  --use_embedding \
  --num_layers 3 \
  --start_string 我知道

Result:

我知道
我的世界 一种解
我一直实现 语不是我
有什么(客) 我只是一口
我想想我不来 你的微笑
我说 你我你的你
只能有我 一个梦的
我说的我的
我不能再想
我的爱的手 一点有美
我们 你的我 你不会再会爱不到

Generate Linux Code

To train:

python train.py  \
  --input_file data/linux.txt \
  --num_steps 100 \
  --name linux \
  --learning_rate 0.01 \
  --num_seqs 32 \
  --max_steps 20000

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/linux/converter.pkl \
  --checkpoint_path  model/linux \
  --max_length 1000

Result:

static int test_trace_task(struct rq *rq)
{
        read_user_cur_task(state);
        return trace_seq;
}

static int page_cpus(struct flags *str)
{
        int rc;
        struct rq *do_init;
};

/*
 * Core_trace_periods the time in is is that supsed,
 */
#endif

/*
 * Intendifint to state anded.
 */
int print_init(struct priority *rt)
{       /* Comment sighind if see task so and the sections */
        console(string, &can);
}

Generate Japanese Text

To train:

python train.py  \
  --input_file data/jpn.txt \
  --num_steps 20 \
  --batch_size 32 \
  --name jpn \
  --max_steps 10000 \
  --learning_rate 0.01 \
  --use_embedding

To sample:

python sample.py \
  --converter_path model/jpn/converter.pkl \
  --checkpoint_path model/jpn \
  --max_length 1000 \
  --use_embedding

Result:

「ああ、それだ、」とお夏は、と夏のその、
「そうだっていると、お夏は、このお夏が、その時、
（あ、」
　と声にはお夏が、これは、この膝の方を引寄って、お夏に、
「まあ。」と、その時のお庇《おも》ながら、

Acknowledgement

Some codes are borrowed from NELSONZHAO/zhihu/anna_lstm

hzy46/Char-RNN-TensorFlow

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