唐诗一百首 数据集 先帝侍女八千人，公孙剑器初第一。 五十年间似反掌，风尘［氵项］洞昏王室。 梨园子弟散如烟，女乐馀姿映寒日。 金粟堆前木已拱，瞿塘石城草萧瑟。 玳筵急管曲复终，乐极哀来月东出。 老夫不知其所往，足茧荒山转愁疾。 漫叟以公田米酿酒，因休暇，则载酒于湖上， 时取一醉；欢醉中，据湖岸，引臂向鱼取酒， 使舫载之，遍饮坐者。意疑倚巴丘，酌於君山 之上，诸子环洞庭而坐，酒舫泛泛然，触波涛 而往来者，乃作歌以长之。

四万多首唐诗数据库，仅仅唐诗。并带有出处。例如：唐明堂乐章。皇嗣出入升降:至人光俗，大孝通神。谦以表性，恭惟立身。洪规载启，茂典方陈。誉隆三善，祥开万春。

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

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用LSTM写唐诗。使用tensorflow框架。代码是可以正常运行的代码，包含数据集。

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