char rnn 用于文本生成诗歌，文章，小说

git上的资源，可以用于自动创作诗，歌，小说等，数据集的话根据自己的需求去找，网上很多的

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.contrib import legacy_seq2seq

import numpy as np


class Model（）:
    def __init__（self args training=True）:
        self.args = args
        if not training:
            args.batch_size = 1
            args.seq_length = 1

        # choose different rnn cell 
        if args.model == ‘rnn‘:
            cell_fn = rnn.RNNCell
        elif args.model == ‘gru‘:
            cell_fn = rnn.GRUCell
        elif args.model == ‘lstm‘:
            cell_fn = rnn.LSTMCell
        elif args.model == ‘nas‘:
            cell_fn = rnn.NASCell
        else:
            raise Exception（“model type not supported: {}“.format（args.model））

        # warp multi layered rnn cell into one cell with dropout
        cells = []
        for _ in range（args.num_layers）:
            cell = cell_fn（args.rnn_size）
            if training and （args.output_keep_prob < 1.0 or args.input_keep_prob < 1.0）:
                cell = rnn.DropoutWrapper（cell
                                          input_keep_prob=args.input_keep_prob
                                          output_keep_prob=args.output_keep_prob）
            cells.append（cell）
        self.cell = cell = rnn.MultiRNNCell（cells state_is_tuple=True）

        # input/target data （int32 since input is char-level）
        self.input_data = tf.placeholder（
            tf.int32 [args.batch_size args.seq_length]）
        self.targets = tf.placeholder（
            tf.int32 [args.batch_size args.seq_length]）
        self.initial_state = cell.zero_state（args.batch_size tf.float32）

        # softmax output layer use softmax to classify
        with tf.variable_scope（‘rnnlm‘）:
            softmax_w = tf.get_variable（“softmax_w“
                                        [args.rnn_size args.vocab_size]）
            softmax_b = tf.get_variable（“softmax_b“ [args.vocab_size]）

        # transform input to embedding
        embedding = tf.get_variable（“embedding“ [args.vocab_size args.rnn_size]）
        inputs = tf.nn.embedding_lookup（embedding self.input_data）

        # dropout beta testing: double check which one should affect next line
        if training and args.output_keep_prob:
            inputs = tf.nn.dropout（inputs args.output_keep_prob）

        # unstack the input to fits in rnn model
        inputs = tf.split（inputs args.seq_length 1）
        inputs = [tf.squeeze（input_ [1]） for input_ in inputs]

        # loop function for rnn_decoder which take the previous i-th cell‘s output and generate the （i+1）-th cell‘s input
        def loop（prev _）:
            prev = tf.matmul（prev softmax_w） + softmax_b
            prev_symbol = tf.stop_gradient（tf.argmax（prev 1））
            return tf.nn.embedding_lookup（embedding prev_symbol）

        # rnn_decoder to generate the ouputs and final state. When we are not training the model we use the loop function.
        outputs last_state = legacy_seq2seq.rnn_decoder（inputs self.initial_st

 属性            大小     日期    时间   名称
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