char-lstm-rnn-keras, Kinetic

Char-RNN-LSTM-using-Keras-master.zip

문장을 학습하고 샘플을 뽑아내는 다층 RNN은 Andrej Karpathy의 문서에서 영감을 받아서 작성되었습니다, 또한 원본 코드는 karpathy/char-rnn입니다.

요구사항

파이썬3와 케라스 딥러닝 라이브러리가 필요합니다.

입력 데이터

kdata 폴더안에 한글로 이루어진 txt데이터를 넣어둡니다.

사용법

기본 설정으로 모델 학습하기

$ python train.py

특정 파일을 특정 epochs까지 이어서 학습하기

$ python train.py --input 텍본.txt --epochs 1000 --resume

100 epoch의 샘플 뽑기

$ python sample.py 100

시작 시드 단어 지정 및 특정 글자수 만큼 뽑기

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

$ python sample.py 380 --len 200 --seed "테스트"

100 epoch의 그래프 그리기

$ python graph.py 100

학습 loss/accuracy는 logs/training_log.csv에 저장이 됩니다

학습 모델(weight 포함)은 model에 저장이 되고, sample.py에서 샘플을 추출할 때 사용됩니다.

또한 acc와 loss에는 각 step의 accuracy와 loss가 기록되며 이를 이용하여 graph.py에서 정교한 그래프를 그릴 수 있습니다.

[출처] https://github.com/Kinetic27/Char-RNN-LSTM-using-Keras