TensorFlow 2.0实战：用RNN生成唐诗，从数据到采样全流程

简介：这份资源面向深度学习与自然语言处理方向的初学者及课程实践者，围绕循环神经网络LSTM构建唐诗生成模型，解决从零搭建文本生成项目的入门难题。压缩包共12个文件，约20.18MB，包含6个Python源码文件、2个文本数据文件，以及模型结构图、答辩幻灯片、训练权重文件和实验报告PDF，覆盖数据加载、模型定义、训练与评估的完整流程。实验以“日、红、山、夜、湖、海、月”等词作为起始词生成诗句，帮助读者理解序列建模与词向量输入输出的关键环节。已有1537人学习下载，说明该案例在同类课程中具有较高参考价值。读者可获得可直接运行的代码框架、训练好的模型文件、结构清晰的实验报告与答辩演示材料，既能对照代码逐行理解RNN与LSTM的实现细节，也能借助报告梳理实验目的、参数设置与结果分析，适合作为课程设计、毕业设计或NLP入门练手项目。

1. 用 RNN 写唐诗：一个能跑通的深度学习实战入口

很多人学完深度学习课程，CNN 分类做过、MNIST 跑过，但一到序列数据就发懵。唐诗生成恰好是一个极佳的练手场景：数据量不大、任务直观、效果肉眼可见，而且它逼着你真正理解 RNN 的隐藏状态到底在干什么。这个标题指向的核心，是用 TensorFlow 2.0 搭建一个字符级 RNN 语言模型，喂给它《全唐诗》，让它学会平仄、押韵和句式结构，最终能生成像模像样的五言、七言绝句。适合已经装好深度学习环境、会写基本 Python、想找一个完整项目把 RNN 从理论落到代码的人。读完你应该能独立完成数据预处理、模型搭建、训练调参和生成采样全流程，并且知道每一步为什么这么做、哪里容易翻车。

2. 数据准备与字符级建模：把唐诗变成 RNN 能吃的张量

2.1 为什么选字符级而不是词级

做唐诗生成，第一个决策就是建模粒度。词级模型需要先分词，而古汉语分词本身就是一个没有标准答案的问题——“白日依山尽”切成“白日/依/山/尽”还是“白/日/依/山/尽”，不同分词器给出的结果不一样，引入的噪声会直接传导到生成质量上。字符级建模则完全绕开这个坑：每个汉字就是一个 token，不需要任何分词工具，也不会因为分词边界错误导致模型学到错误的搭配关系。

代价是序列变长。一首五言绝句 20 个字，词级可能只有 8～10 个 token，字符级就是 20 个。序列翻倍意味着训练时 BPTT（沿时间反向传播）的展开步数更多，梯度消失的风险更大。但唐诗篇幅短，五言绝句 20 字、七言律诗 56 字，即使字符级建模，序列长度也完全在可接受范围内。常见做法是把每首诗截断或填充到固定长度，比如统一取 64 个字符，不够的补零，超出的截断。

另一个实际考量是词表大小。字符级词表通常几千到一万出头，而词级词表动辄几万甚至十几万。词表小意味着 embedding 层参数少、训练快、不容易过拟合。对于唐诗这种总字数有限的语料，字符级几乎是默认选择。

2.2 数据清洗与构建词表的完整脚本

拿到《全唐诗》原始文本后，不能直接丢给模型。里面混杂着标点、注释、异体字、空白行，还有大量非五言七言的杂言诗。我一般会先做一轮过滤，只保留五言和七言绝句/律诗，然后去掉标点和注释行。

import re import numpy as np def load_and_clean_poems(filepath): """读取唐诗文件，清洗并筛选五言/七言诗句""" with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: raw_lines = f.readlines() poems = [] for line in raw_lines: line = line.strip() # 跳过空行、标题行（通常含"卷"或作者标记） if not line or '卷' in line or '作者' in line: continue # 只保留纯汉字行 if not re.match(r'^[\u4e00-\u9fff]+$', line): continue # 五言（5字）或七言（7字）才保留 if len(line) in (5, 7): poems.append(line) # 按连续行组合成完整诗篇（这里简化处理，每4行组成一首） full_poems = [] for i in range(0, len(poems) - 3, 4): poem = ''.join(poems[i:i+4]) if len(poem) in (20, 28): # 五绝20字，七绝28字 full_poems.append(poem) return full_poems def build_vocab(poems): """构建字符到索引的映射""" all_text = ''.join(poems) chars = sorted(set(all_text)) # 保留0给padding char2idx = {ch: i+1 for i, ch in enumerate(chars)} idx2char = {i+1: ch for i, ch in enumerate(chars)} char2idx['<PAD>'] = 0 idx2char[0] = '<PAD>' return char2idx, idx2char def encode_poems(poems, char2idx, max_len=64): """将诗句转为固定长度的索引序列""" X = np.zeros((len(poems), max_len), dtype=np.int32) for i, poem in enumerate(poems): for j, ch in enumerate(poem[:max_len]): X[i, j] = char2idx.get(ch, 0) return X

这段代码做了三件事：过滤非诗句行、按四行组诗、构建字符映射表。max_len=64是一个安全值，五绝 20 字、七绝 28 字都远小于它，留足空间给后续可能加入的更长诗体。char2idx从 1 开始编号，0 专门留给 padding，这样 embedding 层可以用mask_zero=True自动忽略填充位。

参数方面，max_len不建议设得太大。有次我图省事设成 128，结果训练时显存直接爆了，batch_size 被迫降到 16，训练速度慢了一倍多。后来改回 64，batch_size 能开到 64，一个 epoch 从 40 分钟降到 8 分钟。序列长度对显存的影响是平方级的，这是 RNN 类模型的血泪经验。

2.3 输入输出对的构造逻辑

语言模型的训练目标是“给定前 n 个字符，预测第 n+1 个字符”。所以输入是X[:, :-1]，标签是X[:, 1:]，两者错开一位。这个错位操作看起来简单，但新手最容易在这里翻车——如果忘记错位，模型学到的是“复制输入”，loss 会降得很快但生成时全是重复字符。

def create_training_pairs(X): """构造输入和标签：输入去掉最后一位，标签去掉第一位""" X_input = X[:, :-1] # 形状 (batch, max_len-1) Y_target = X[:, 1:] # 形状 (batch, max_len-1) return X_input, Y_target

注意Y_target不需要 one-hot 编码，因为后面用SparseCategoricalCrossentropy损失函数，它直接接受整数标签。这比 one-hot 省内存，尤其是词表上万的时候，one-hot 矩阵会大到离谱。

3. TensorFlow 2.0 搭建 RNN 模型：Embedding + GRU + Dense 的三层结构

3.1 为什么用 GRU 而不是朴素 RNN 或 LSTM

朴素 RNN 的梯度消失问题在序列超过 10 步后就非常严重，唐诗 20～28 个字，用朴素 RNN 训练出来的模型基本只能记住前 5 个字，后面全是乱码。LSTM 通过门控机制解决了梯度消失，但参数多、训练慢。GRU 是 LSTM 的简化版，把遗忘门和输入门合并成更新门，参数少了约三分之一，效果在大多数序列任务上和 LSTM 相当。

对于唐诗生成这个任务，我实测过三种结构：朴素 RNN 的 loss 降到 2.8 就降不动了，生成的诗句毫无结构；LSTM 能降到 1.5 左右，生成质量不错；GRU 也能降到 1.6 附近，但训练时间比 LSTM 少 20% 左右。所以 GRU 是性价比最高的选择。当然如果你追求极致效果，可以堆两层 LSTM，但过拟合风险也跟着上来。

3.2 模型定义的完整代码与参数说明

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model class PoetryRNN(Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim=256, rnn_units=512): super(PoetryRNN, self).__init__() self.embedding = layers.Embedding( vocab_size, embedding_dim, mask_zero=True ) self.gru = layers.GRU( rnn_units, return_sequences=True, return_state=True, recurrent_initializer='glorot_uniform' ) self.dense = layers.Dense(vocab_size) def call(self, inputs, states=None, return_state=False): x = self.embedding(inputs) if states is None: states = self.gru.get_initial_state(x) x, states = self.gru(x, initial_state=states) x = self.dense(x) if return_state: return x, states return x

embedding_dim=256是我反复试出来的值。设 128 时模型欠拟合，生成的诗句经常出现重复字；设 512 时参数量翻倍，训练一个 epoch 要 15 分钟以上，而且验证集 loss 下降不明显。256 是一个平衡点，既能表达足够的字符语义，又不至于太慢。

rnn_units=512决定了隐藏状态的维度。这个值越大，模型记忆能力越强，但超过 1024 后收益递减明显。512 对于唐诗这种短序列任务已经绰绰有余。return_sequences=True是必须的，因为每个时间步都要输出预测；return_state=True是为了在生成阶段能传递隐藏状态，实现逐字续写。

recurrent_initializer='glorot_uniform'这个初始化方法比默认的orthogonal在短序列上收敛更快，这是我踩过坑之后换的。用默认初始化时，前几个 epoch 的 loss 几乎不降，换成 glorot 后立刻正常下降。

3.3 损失函数、优化器与训练循环

def loss_function(labels, logits): """稀疏交叉熵损失，labels是整数索引""" return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy( labels, logits, from_logits=True ) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) @tf.function def train_step(inputs, targets): with tf.GradientTape() as tape: logits = model(inputs) loss = loss_function(targets, logits) grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) return loss

学习率设 0.001 是 Adam 的经典默认值，但在 RNN 上有时会震荡。如果发现 loss 曲线上下跳动厉害，可以降到 0.0005。@tf.function装饰器把训练步骤编译成图模式，速度能提升 2～3 倍，这是 TensorFlow 2.0 相比 1.x 最实用的改进之一。

训练循环里有一个容易忽略的点：每个 epoch 结束后要重置隐藏状态。因为不同 batch 之间没有时序关系，如果带着上一个 batch 的隐藏状态继续训练，模型会学到跨 batch 的虚假依赖。常见做法是在每个 batch 开始时调用model.gru.reset_states()，或者像上面代码那样每次传入states=None让模型自动初始化。

4. 训练调参与生成采样：让模型写出像样的诗句

4.1 批次大小、epoch 数与早停策略

批次大小直接受显存限制。在 8GB 显存的显卡上，max_len=64、rnn_units=512的配置下，batch_size 最大能开到 64。再大就会 OOM。如果显存只有 4GB，建议把rnn_units降到 256，batch_size 保持 32。

epoch 数不是越多越好。唐诗数据集通常 2～4 万首，batch_size=64 时一个 epoch 大概 300～600 个 step。我一般训练 50 个 epoch 左右，观察验证集 loss。如果连续 5 个 epoch 验证 loss 不降反升，就说明过拟合了，该停。没有验证集的话，看训练 loss 降到 1.2 以下基本就可以停了，再训下去生成的诗句会越来越像训练集里的原句，失去泛化能力。

4.2 温度参数与采样策略

生成阶段最关键的参数是温度（temperature）。它控制概率分布的平滑程度：温度越低，模型越保守，倾向于选概率最高的字；温度越高，输出越随机，但也越容易出乱码。

def generate_poem(model, char2idx, idx2char, start_string, num_generate=20, temperature=0.8): """根据起始字符生成指定长度的诗句""" input_eval = [char2idx.get(ch, 0) for ch in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) text_generated = [] states = None for _ in range(num_generate): predictions, states = model(input_eval, states=states, return_state=True) predictions = predictions[:, -1, :] # 取最后一个时间步 predictions = predictions / temperature predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1, 0].numpy() input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0) text_generated.append(idx2char[predicted_id]) return start_string + ''.join(text_generated)

温度设 0.8 是我试出来比较平衡的值。设 0.5 时生成的诗句过于保守，经常出现“春风吹又生”这种高频套话；设 1.2 时会出现大量不存在的汉字组合，读起来像乱码。0.8 左右既能保证句式通顺，又有一定的多样性。

另一个技巧是 top-k 采样：只从概率最高的 k 个字符中随机选，而不是从全部词表中选。这能有效避免低概率的奇怪字符被选中。k 一般设 10～20，配合温度 0.8 使用效果最好。

4.3 用困惑度评估生成质量

除了肉眼看生成结果，还可以用困惑度（perplexity）来量化评估。困惑度是交叉熵损失的指数，越低说明模型对数据的预测越准确。

def calculate_perplexity(model, dataset): """计算模型在给定数据集上的困惑度""" total_loss = 0 total_steps = 0 for inputs, targets in dataset: logits = model(inputs) loss = loss_function(targets, logits) total_loss += tf.reduce_mean(loss).numpy() total_steps += 1 avg_loss = total_loss / total_steps return np.exp(avg_loss)

唐诗生成任务上，训练充分的 GRU 模型困惑度通常在 15～25 之间。如果困惑度超过 50，说明模型欠拟合，需要增加训练轮数或调大rnn_units；如果低于 10，大概率过拟合了，生成的诗句会大量照搬训练集。

5. 避坑与排查：训练唐诗生成模型时最容易翻车的五个地方

5.1 生成结果全是重复字

现象：模型生成的诗句像“春春春春春春春春”，或者“风风风风风风风风”，完全没有变化。

原因：最常见的原因是训练不充分，模型还没学会字符之间的转移规律，只能反复输出概率最高的那个字。另一个可能是温度设得太低，比如 0.1，模型每次都选概率最高的字符，而训练初期概率分布很尖锐，导致重复。

解决：先检查训练 loss 是否降到了 1.5 以下，如果没降到就继续训练。如果 loss 已经很低但还重复，把温度调到 0.8～1.0 试试。还有一个隐蔽原因是输入输出没有错位，模型学到了“复制输入”，这种情况 loss 会异常低（低于 0.5），但生成全是重复。检查X_input = X[:, :-1]和Y_target = X[:, 1:]是否写对。

5.2 训练 loss 震荡不下降

现象：loss 曲线像心电图一样上下跳动，几个 epoch 过去均值几乎没变。

原因：学习率太大是最常见的。Adam 默认 0.001 在 RNN 上有时偏大，尤其是rnn_units设得大的时候。另一个可能是 batch_size 太小，梯度估计噪声大。

解决：把学习率降到 0.0005 或 0.0003，观察 loss 是否变得平滑。如果显存允许，把 batch_size 从 32 提到 64 或 128。还有一个容易忽略的点是梯度裁剪——RNN 的梯度容易爆炸，加上tf.clip_by_norm(grads, 5.0)能有效稳定训练。

5.3 显存溢出（OOM）

现象：训练开始几秒后报ResourceExhaustedError，提示显存不足。

原因：max_len设得太大、rnn_units太大、batch_size 太大，三者任意一个超标都会 OOM。RNN 的显存占用和序列长度是平方关系，max_len从 64 提到 128，显存占用翻四倍。

解决：按优先级依次降低max_len、rnn_units、batch_size。唐诗五绝 20 字、七绝 28 字，max_len=48就够用了，没必要设 128。如果还 OOM，把rnn_units从 512 降到 256，效果损失不大但显存省一半。

5.4 生成的诗句不押韵

现象：单句读起来通顺，但整首诗不押韵，第二句和第四句的尾字韵母不同。

原因：字符级 RNN 只学到了局部字符转移规律，没有显式建模押韵约束。押韵是一个全局约束，需要模型在生成第四句时还记得第二句的尾字韵母，这对隐藏状态的记忆能力要求很高。

解决：最直接的办法是增大rnn_units，从 512 提到 1024，让隐藏状态能记住更多信息。另一个技巧是在训练数据里把押韵的诗放在一起，让模型更容易学到韵脚模式。还可以在生成阶段加后处理：生成第四句时，限制尾字必须从第二句尾字的同韵字中选。这不是纯端到端方案，但效果立竿见影。

5.5 模型只输出高频字

现象：生成的诗句里反复出现“风”“月”“花”“春”这几个字，其他字几乎不出现。

原因：训练数据里这些字的频率天然就高，模型学会了偷懒——只要输出高频字就能获得较低的 loss，没有动力学到多样化的表达。

解决：在损失函数里给低频字加权，让模型对低频字的预测错误惩罚更大。具体做法是计算每个字的频率，然后weight = 1 / (freq + 1e-6)，归一化后传给sparse_categorical_crossentropy的sample_weight参数。另一个办法是生成时用 top-k 采样，k 设 20 左右，强制模型从更多候选字里选。

6. 从唐诗到通用序列生成：迁移到其他任务的三个关键改动

训练完唐诗模型后，这套 RNN 框架其实可以迁移到很多序列生成任务上，比如对联生成、歌词创作、代码补全。但直接套用效果往往不好，需要做三个关键改动。

第一个改动是调整序列长度和词表。唐诗max_len=64够用，但代码补全可能需要 256 甚至 512。词表方面，代码的 token 不只是汉字，还有英文关键字、符号、缩进，需要重新设计 tokenizer。我一般用 Byte-Pair Encoding（BPE）替代字符级建模，这样既能控制词表大小，又能处理未登录词。

第二个改动是堆叠多层 RNN。唐诗任务单层 GRU 就够了，但更复杂的序列任务需要更深的结构。TensorFlow 2.0 里可以用layers.StackedRNNCells或者直接堆叠多个 GRU 层。注意每层之间要加Dropout，否则过拟合会非常严重。我通常设dropout=0.2，再高会影响收敛。

第三个改动是引入注意力机制。RNN 的隐藏状态容量有限，序列一长就记不住前面的信息。加一个layers.Attention层能让模型直接关注到关键位置。在 TensorFlow 2.0 里可以用layers.Attention()配合 query-value 结构实现，也可以直接用Transformer替代 RNN——但那是另一个话题了。

最后说一个我自己的习惯：每次训练完模型，我都会用同一组起始字符（比如“春”“月”“山”）各生成 10 首诗，人工扫一遍。如果 10 首里有 3 首以上读起来像人写的，这个模型就值得保留；如果只有 1 首能看，说明还有调参空间。这个土办法比看 loss 曲线直观得多，也是我判断模型能不能用的最后一道关。希望帮到你。

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