LSTM_Write_Poetry:用LSTM写唐诗

本教程将通过一个示例对LSTM进行介绍。通过搭建训练LSTM网络，我们将训练一个模型来生成唐诗。本文将对该实现进行详尽的解释，并阐明此模型的工作方式和原因。并不需要过多专业知识，但是可能需要新手花一些时间来理解的模型训练的实际情况。为了节省时间，请尽量选择GPU进行训练。 1 简介 本项目基于paddlepaddle2.0，结合长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）,以唐诗为数据集通过监督学习的方式，训练生成唐诗。 参考文档： 1.1 LSTM解决什么问题？ RNN突出的优点之一就是可以用来连接先前的信息到当前的任务上，有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果试着预测 “the clouds are in the ___ ” 最后的词，我们并不需要任何其他的上下文下一个词显然就应该是sk