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ModelArts AI 对对联 模型开发 实践教程

环境准备

ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，在数据处理、算法选择和算力支持方面均有强大功能。特别值得一提的是其「我的笔记本」功能，这是一个基于 JupyterLab 的开发环境，便于用户在云端快速开展 AI 项目。

注册与配置

注册华为云账号并完成实名认证后，可以通过【开发工具】卡片（位于 ModelArts 主页底部）进入默认的 CPU 环境 JupyterLab。需要注意的是，切换不同资源规格会导致 Notebook 中变量和安装包的有效性受到影响，建议每次切换时重新启动 Terminal。

ModelArts 提供多种环境配置，包括 Conda-python3、PyTorch-1.0.0 和 TensorFlow-1.13.1 等。对于 GPU 环境用户需注意以下事项：

如果需要使用 MindSpore 框架，可以通过教程链接跳转到支持 MindSpore 的 JupyterLab 环境。

简介

Transformers 是 Google于2017年开源的深度学习框架，主要用于机器翻译、文本摘要、图像描述等任务。核心技术包括通用的编码器-解码器架构，基于注意力机制的特点使其在 NLP领域具有广泛应用。

论文地址：arxiv.org/abs/1703.03906

Copy 实践

新建一个 TensorFlow 1.13.1 环境的 Jupyter Notebook 文件，开始你的对对联模型开发之旅。

数据处理

首先，下载对对联数据集。你可以通过以下代码进行操作：

!wget https://github.com/wb14123/couplet-dataset/releases/download/1.0/couplet.tar.gz!tar -xzvf couplet.tar.gz!mkdir couplet/model

接下来，安装依赖项并导入必要的库：

!pip install klab-autotime backcall

import codecsimport numpy as npfrom keras.models import Modelfrom keras.layers import *from keras.callbacks import Callback

# 使用GPUimport osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"  # 设置 GPU IDos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"    # 选择要激活的 GPU

模型定义

定义一个门控残差网络作为对联生成模型：

from keras.initializers import RandomUniformdef gated_resnet(x, ksize=3):    x_dim = int(K.int_shape(x)[-1])    xo = Conv1D(x_dim*2, ksize, padding='same')(x)    return Lambda(lambda x: x[0] * K.sigmoid(x[1][..., :x_dim]) + x[1][..., x_dim:] * K.sigmoid(-x[1][..., :x_dim]))([x, xo])

训练与测试

训练过程会自动生成对对联对应的下联示例，测试阶段可以通过上联输入生成对应的下联。以下是训练后的效果展示：

• 上联：天增岁月人增寿
• 下联：国满春秋我成春

同样，针对传统对联：

• 上联：鼠去牛来闻虎啸
• 下联：羊来马去看龙吟

此外，还有以下样例：

• 上联：流光溢彩气冲斗牛
• 下联：春色流辉风震春虫

小程序推荐

华为云开发了AI写春联的小程序，采用 GPT 模型通过云端预训练，基于公开对联数据进行微调，可自动生成对联创作。扫描小程序二维码即可体验更多创意。

本文内容创作于 ModelArts 开源项目框架下，结合个人实践经验分享，愿与各位AI爱好者交流探讨！

转载地址：http://afnyk.baihongyu.com/