对联又称对偶、门对、春贴、春联、对子、桃符、楹联(因古时多悬挂于楼堂宅殿的楹柱而得名)等，是一种对偶文学，一说起源于桃符。另一来源是春贴，古人在立春日多贴“宜春”二字，后渐渐发展为春联，表达了中国劳动人民一种辟邪除灾、迎祥纳福的美好愿望。对联是写在纸、布上或刻在竹子、木头、柱子上的对偶语句。言简意深，对仗工整，平仄协调，字数相同，结构相同，是中文语言的独特的艺术形式。

1.项目背景

对联又称对偶、门对、春贴、春联、对子、桃符、楹联(因古时多悬挂于楼堂宅殿的楹柱而得名)等，是一种对偶文学，一说起源于桃符。另一来源是春贴，古人在立春日多贴“宜春”二字，后渐渐发展为春联，表达了中国劳动人民一种辟邪除灾、迎祥纳福的美好愿望。对联是写在纸、布上或刻在竹子、木头、柱子上的对偶语句。言简意深，对仗工整，平仄协调，字数相同，结构相同，是中文语言的独特的艺术形式。

该项目基于transformer模型训练了一个自动对下联模型，也就是你给出上联，该模型可以对出下联。实际效果如下：

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上联:  腾飞上铁，锐意改革谋发展，勇当qian里马真实的下联： 和谐南供，安全送电保畅通，争做领头羊预测的下联：  发 展 开 花 ， 和 谐 发 展 创 和 谐 ， 更 上 一 层 楼 上联:  风弦未拨心先乱真实的下联： 夜幕已沉梦更闲预测的下联：  月 影 犹 怜 梦 已 空 

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下面来看下实现该模型的全流程吧qwq

2.环境设置

我们需要的依赖主要有：

paddle系列：组装数据集、搭建模型框架numpy: NumPy (Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库functools：主要使用partial，用于数据集的构建工作random: 随机函数库matplotlib.pyplot：画图使用tqdm: 绘制进度条In [1]

import paddleimport paddlenlpimport tqdmimport numpy as npimport stringimport randomimport matplotlib.pyplot as pltfrom functools import partial

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3.数据集

我们使用的数据集是基于开源的对联数据集couplet-clean-dataset处理后的对联，并删掉了其中14条中文编码错误的对联，共744915条对联。我们使用的数据集地址：对联数据集

3.1 加载数据集

In [2]

data_in_path="/home/aistudio/data/data110057/fixed_couplets_in.txt"   # 上联路径data_out_path="/home/aistudio/data/data110057/fixed_couplets_out.txt" # 下联路径

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# 从文件中读取数据def openfile(src):    with open(src,'r',encoding="utf-8") as source:        lines=source.readlines()    return linesdata_in=openfile(data_in_path)data_out=openfile(data_out_path)all_data_lines=len(data_in) # 统计对联的总数，为划分数据集做准备

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3.2 对联预处理

添加[start] token与 [end] token，这两个token的作用是告诉网络我们输入的对联的开始和结束。对联token的划分，根据空格划分token(一个汉字、标点都是一个token)In [4]

def delete_newline_and_space(lista):     newlist=[]    for i in range(len(lista)):        newlist.append([""]+lista[i].strip().split()+[''])    return newlistdata_in_nospace=delete_newline_and_space(data_in)data_out_nospace=delete_newline_and_space(data_out)# 展示处理结果print("上联：",data_in_nospace[0])print("下联",data_out_nospace[0])

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上联： ['', '腾', '飞', '上', '铁', '，', '锐', '意', '改', '革', '谋', '发', '展', '，', '勇', '当', '千', '里', '马', '']下联 ['', '和', '谐', '南', '供', '，', '安', '全', '送', '电', '保', '畅', '通', '，', '争', '做', '领', '头', '羊', '']

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couplet_maxlen=max([len(i) for i in data_in_nospace]) # 获取对联的最大长度，作为统一的长度标准。couplet_maxlen

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34

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3.3 建立语料库

首先根据训练集数据建立总语料库然后建立token-->id的字典、id-->token的字典。在获取字典时，我们的写法是根据token频率获取；在实际应用的时候，我们设置的频率限制为0，也就是获取所有的token，因为总的token才不到1万个，数量不大，可以全部获取。In [6]

def bulid_cropus(data_in,data_out):    crpous=[]    for i in data_in:        crpous.extend(i)    for i in data_out:        crpous.extend(i)    return crpous

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def build_dict(corpus,frequency):    # 首先统计不同词（汉字）的频率，使用字典记录    word_freq_dict={}    for ch in corpus:        if ch not in word_freq_dict:            word_freq_dict[ch]=0        word_freq_dict[ch]+=1        # 根据频率对字典进行排序    word_freq_dict=sorted(word_freq_dict.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)            word2id_dict={}    id2word_dict={}        # 按照频率，从高到低，开始遍历每个单词，并赋予第一无二的 id    for word,freq in word_freq_dict:        if freq>frequency:            curr_id=len(word2id_dict)            word2id_dict[word]=curr_id            id2word_dict[curr_id]=word        else:             # else 部分在 使 单词 指向unk,对于汉字，我们不设置unk,令frequency=0            word2id_dict[word]=1    return word2id_dict,id2word_dict

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word_frequency=0word2id_dict,id2word_dict=build_dict(bulid_cropus(data_in_nospace,data_out_nospace),word_frequency)word_size=len(word2id_dict)id_size=len(id2word_dict)print("汉字个数：",word_size,"\n id个数：",id_size)

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汉字个数： 9017  id个数： 9017

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# 将token-->id的字典、id-->token的字典存储到文件中（不是必须的）with open("word2id.txt",'w',encoding='utf-8') as w2i:    for k,v in word2id_dict.items():        w2i.write(str(k)+","+str(v)+'\n')with open("id2word.txt",'w',encoding='utf-8') as w2i:    for k,v in id2word_dict.items():        w2i.write(str(k)+","+str(v)+'\n')

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3.4 输入向量化并划分数据集

统一长度：couplet_maxlenpadid使用token的id代替测试集：验证集：训练集=1:1:18.In [10]

def getensor(w2i,datalist,maxlength=couplet_maxlen):    in_tensor=[]    for lista in datalist:        in_samll_tensor=[]        for li in lista:            in_samll_tensor.append(w2i[li])        if len(in_samll_tensor)']]*(maxlength-len(in_samll_tensor))        in_tensor.append(in_samll_tensor)    return np.array(in_tensor)

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in_tensor=getensor(word2id_dict,data_in_nospace)out_tensor=getensor(word2id_dict,data_out_nospace)test_data_lines=int(all_data_lines*0.05)val_data_lines=int(all_data_lines*0.1)test_in_tensor=in_tensor[:test_data_lines]val_in_tensor=in_tensor[test_data_lines:val_data_lines]train_in_tensor=in_tensor[val_data_lines:]test_out_tensor=out_tensor[:test_data_lines]val_out_tensor=out_tensor[test_data_lines:val_data_lines]train_out_tensor=out_tensor[val_data_lines:]print("训练集数目：",len(train_in_tensor),"测试集数目：",len(test_in_tensor),"验证集数目：",len(val_in_tensor))

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训练集数目： 670424 测试集数目： 37245 验证集数目： 37246

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3.5 封装数据集

In [12]

# 1.继承paddle.io.Datasetclass Mydataset(paddle.io.Dataset):        # 2. 构造函数，定义数据集大小    def __init__(self,first,second):        super(Mydataset,self).__init__()        self.first=first        self.second=second            # 3. 实现__getitem__方法，定义指定index时如何获取数据，并返回单条数据（训练数据，对应的标签）    def __getitem__(self,index):        return self.first[index],self.second[index]        # 4. 实现__len__方法，返回数据集总数目    def __len__(self):        return self.first.shape[0]

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def prepare_input(inputs,padid):    src=np.array([inputsub[0] for inputsub in inputs])    trg=np.array([inputsub[1] for inputsub in inputs])    trg_mask =(trg[:,:-1]!=padid).astype(paddle.get_default_dtype())    return src,trg[:,:-1],trg[:,1:,np.newaxis],trg_mask

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def create_data_loader(dataset):    data_loader=paddle.io.DataLoader(dataset,batch_sampler=None,drop_last=True,batch_size=BATCH_SIZE,collate_fn=partial(prepare_input, padid=padid))    return data_loader

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# 封装数据集BATCH_SIZE=128padid=word2id_dict['']train_tensor=Mydataset(train_in_tensor,train_out_tensor)val_tensor=Mydataset(val_in_tensor,val_out_tensor)train_loader=create_data_loader(train_tensor)val_loader=create_data_loader(val_tensor)

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for i,data in enumerate(val_loader):    for d in data:        print(d.shape)    break

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[128, 34][128, 33][128, 33, 1][128, 33]

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4.模型组网

In [17]

# 为方便调试网络，我们提前定义一些参数embed_dim=256 # 词嵌入embedding的维度latent_dim=2048 # feed forward 前馈神经网络的相关参数num_heads=8 # 多头注意力机制的‘头’数

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4.1 Encoder

Encoder部分主要包含了多头注意力机制、层归一化层以及前馈神经网络序列。

MultiHeadAttention ：使用paddle.nn.MultiHeadAttention实现多头注意力机制，需要注意其掩码attn_mask需要的shape是[batch_szie,num_heads,sequence_legth,sequence_legth]Feed Forward：点式前馈网络由两层全联接层组成，两层之间有一个 ReLU 激活函数。LayerNorm：归一化层In [18]

class TransformerEncoder(paddle.nn.Layer):    def __init__(self, embed_dim, dense_dim, num_heads):        super(TransformerEncoder, self).__init__()        self.embed_dim = embed_dim        self.dense_dim = dense_dim        self.num_heads = num_heads        self.attention = paddle.nn.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, embed_dim=embed_dim, dropout =0.1)        self.dense_proj =paddle.nn.Sequential(            paddle.nn.Linear(embed_dim, dense_dim),             paddle.nn.ReLU(),            paddle.nn.Linear(dense_dim, embed_dim) )        self.layernorm_1 = paddle.nn.LayerNorm(embed_dim)        self.layernorm_2 = paddle.nn.LayerNorm(embed_dim)        self.supports_masking = True    def forward(self, inputs, mask=None):        padding_mask=None        if mask is not None:            padding_mask = paddle.cast(mask[:, np.newaxis, np.newaxis, :], dtype="int32")            attention_output = self.attention(query=inputs, value=inputs, key=inputs, attn_mask=padding_mask)        proj_input = self.layernorm_1(inputs + attention_output)        proj_output = self.dense_proj(proj_input)        return self.layernorm_2(proj_input + proj_output)# pencoder=TransformerEncoder(embed_dim, latent_dim, num_heads)# print(pencoder)# inputs=paddle.rand([BATCH_SIZE,34,256])# print("inputs.shape:",inputs.shape)# out=pencoder(inputs)# print("out.shape:",out.shape)

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4.2 位置编码

Transformer模型并不包括任何的循环或卷积网络，所以模型添加了位置编码，为模型提供一些关于单词在句子中相对位置的信息。我们用paddle.nn.Embedding实现位置编码，其中num_embeddings=sequence_length。

In [19]

class PositionalEmbedding(paddle.nn.Layer):    def __init__(self, sequence_length, vocab_size, embed_dim):        super(PositionalEmbedding, self).__init__()        self.token_embeddings = paddle.nn.Embedding(num_embeddings =vocab_size, embedding_dim =embed_dim)        self.position_embeddings = paddle.nn.Embedding(num_embeddings =sequence_length, embedding_dim =embed_dim)        self.sequence_length = sequence_length        self.vocab_size = vocab_size        self.embed_dim = embed_dim    def forward(self, inputs):        length = inputs.shape[-1]        positions = paddle.arange(start=0, end=length, step=1)        embedded_tokens = self.token_embeddings(inputs)        embedded_positions = self.position_embeddings(positions)        return embedded_tokens + embedded_positions    def compute_mask(self, inputs, mask=None):        return paddle.not_equal(inputs, 0)# ps=PositionalEmbedding(34,word_size,256)# print(ps)# inputs=paddle.randint(0,word_size,[BATCH_SIZE,34])# print("inputs.shape:",inputs.shape)# out=ps(inputs)# print("out.shape:",out.shape)

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4.3 Decoder

编码器含有两个多头注意力组件，一个用于处理西班牙语的输入，另一个用于处理编码器的输出和前一个多头注意力机制的输出。

In [20]

class TransformerDecoder(paddle.nn.Layer):    def __init__(self, embed_dim, latent_dim, num_heads):        super(TransformerDecoder, self).__init__()        self.embed_dim = embed_dim        self.latent_dim = latent_dim        self.num_heads = num_heads        self.attention_1 = paddle.nn.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, embed_dim=embed_dim)        self.attention_2 = paddle.nn.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, embed_dim=embed_dim)        self.dense_proj = paddle.nn.Sequential(            paddle.nn.Linear(embed_dim, latent_dim),             paddle.nn.ReLU(),            paddle.nn.Linear(latent_dim, embed_dim) )        self.layernorm_1 = paddle.nn.LayerNorm(embed_dim)        self.layernorm_2 = paddle.nn.LayerNorm(embed_dim)        self.layernorm_3 = paddle.nn.LayerNorm(embed_dim)        self.supports_masking = True    def forward(self, inputs, encoder_outputs, mask=None):        causal_mask = self.get_causal_attention_mask(inputs) #[batch_size, equence_length, sequence_length]        padding_mask=None        if mask is not None:            padding_mask = paddle.cast(mask[:, np.newaxis, :], dtype="int32")            padding_mask = paddle.minimum(padding_mask, causal_mask)        attention_output_1 = self.attention_1(query=inputs, value=inputs, key=inputs, attn_mask=causal_mask)        out_1 = self.layernorm_1(inputs + attention_output_1)        attention_output_2 = self.attention_2(            query=out_1,            value=encoder_outputs,            key=encoder_outputs,            attn_mask=padding_mask,        )        out_2 = self.layernorm_2(out_1 + attention_output_2)        proj_output = self.dense_proj(out_2)        return self.layernorm_3(out_2 + proj_output)    def get_causal_attention_mask(self, inputs):        input_shape = inputs.shape        batch_size, sequence_length = input_shape[0], input_shape[1]        i = paddle.arange(sequence_length)[:, np.newaxis]        j = paddle.arange(sequence_length)        mask = paddle.cast(i >= j, dtype="int32") #[sequence_length, sequence_length]        mask = paddle.reshape(mask, (1,1, input_shape[1], input_shape[1])) #[1, equence_length, sequence_length]        mult = paddle.concat(            [paddle.to_tensor(BATCH_SIZE,dtype='int32'), paddle.to_tensor([1,1, 1], dtype="int32")],            axis=0,) #[batch_size,1,1]        return paddle.tile(mask, mult) #[batch_size, equence_length, sequence_length]# decoder=TransformerDecoder(embed_dim, latent_dim, num_heads)# print(decoder)# inputs=paddle.rand([BATCH_SIZE,34,256])# enout=paddle.rand([BATCH_SIZE,34,256])# out=decoder(inputs,enout)# print("out.shape:",out.shape)

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4.4 搭建Transformer模型

In [21]

class Transformer(paddle.nn.Layer):    def __init__(self, embed_dim, latent_dim, num_heads,sequence_length, vocab_size):        super(Transformer, self).__init__()        self.ps1=PositionalEmbedding(sequence_length, vocab_size, embed_dim)        self.encoder=TransformerEncoder(embed_dim, latent_dim, num_heads)        self.ps2=PositionalEmbedding(sequence_length, vocab_size, embed_dim)        self.decoder=TransformerDecoder(embed_dim, latent_dim, num_heads)         self.drop=paddle.nn.Dropout(p=0.5)        self.lastLinear=paddle.nn.Linear(embed_dim,vocab_size)        self.softmax=paddle.nn.Softmax()    def forward(self,encoder_inputs,decoder_inputs):        # 编码器        encoder_emb=self.ps1(encoder_inputs)        encoder_outputs=self.encoder(encoder_emb)        # 解码器        deocder_emb=self.ps2(decoder_inputs)        decoder_outputs=self.decoder(deocder_emb,encoder_outputs)        # dropout        out=self.drop(decoder_outputs)        #最后输出        out=self.lastLinear(out)        return outtrans=Transformer(embed_dim, latent_dim, num_heads,couplet_maxlen, word_size)paddle.summary(trans,input_size=[(BATCH_SIZE,34),(BATCH_SIZE,34)],dtypes='int32')

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W1122 09:28:31.102437  1380 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.2, Runtime API Version: 11.2W1122 09:28:31.106657  1380 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.2.

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---------------------------------------------------------------------------------------------    Layer (type)                Input Shape                Output Shape         Param #    =============================================================================================     Embedding-1                [[128, 34]]               [128, 34, 256]       2,308,352        Embedding-2                   [[34]]                   [34, 256]            8,704     PositionalEmbedding-1           [[128, 34]]               [128, 34, 256]           0             Linear-1                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-2                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-3                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-4                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792     MultiHeadAttention-1                 []                   [128, 34, 256]           0            LayerNorm-1              [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]          512            Linear-5                [[128, 34, 256]]           [128, 34, 2048]        526,336           ReLU-1                [[128, 34, 2048]]           [128, 34, 2048]           0             Linear-6               [[128, 34, 2048]]            [128, 34, 256]        524,544         LayerNorm-2              [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]          512      TransformerEncoder-1          [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]           0            Embedding-3                [[128, 34]]               [128, 34, 256]       2,308,352        Embedding-4                   [[34]]                   [34, 256]            8,704     PositionalEmbedding-2           [[128, 34]]               [128, 34, 256]           0             Linear-7                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-8                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-9                [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-10               [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792     MultiHeadAttention-2                 []                   [128, 34, 256]           0            LayerNorm-3              [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]          512            Linear-11               [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-12               [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-13               [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792           Linear-14               [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]        65,792     MultiHeadAttention-3                 []                   [128, 34, 256]           0            LayerNorm-4              [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]          512            Linear-15               [[128, 34, 256]]           [128, 34, 2048]        526,336           ReLU-2                [[128, 34, 2048]]           [128, 34, 2048]           0             Linear-16              [[128, 34, 2048]]            [128, 34, 256]        524,544         LayerNorm-5              [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]          512      TransformerDecoder-1  [[128, 34, 256], [128, 34, 256]]    [128, 34, 256]           0             Dropout-1               [[128, 34, 256]]            [128, 34, 256]           0             Linear-17               [[128, 34, 256]]           [128, 34, 9017]       2,317,369   =============================================================================================Total params: 9,845,305Trainable params: 9,845,305Non-trainable params: 0---------------------------------------------------------------------------------------------Input size (MB): 0.03Forward/backward pass size (MB): 818.03Params size (MB): 37.56Estimated Total Size (MB): 855.62---------------------------------------------------------------------------------------------

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{'total_params': 9845305, 'trainable_params': 9845305}

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5.模型训练与评估

5.1 自定义loss函数

In [22]

class CrossEntropy(paddle.nn.Layer):    def __init__(self):        super(CrossEntropy,self).__init__()    def forward(self,pre,real,trg_mask):        # 返回的数据类型与pre一致，除了axis维度(未指定则为-1)，其他维度也与pre一致        # logits=pre,[batch_size,sequence_len,word_size],猜测会进行argmax操作，[batch_size,sequence_len,1]        # 默认的soft_label为False，lable=real,[bacth_size,sequence_len,1]        cost=paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy(logits=pre,label=real)                # 删除axis=2 shape上为1的维度        # 返回结果的形状应为 [batch_size,sequence_len]        cost=paddle.squeeze(cost,axis=[2])        # trg_mask 的形状[batch_size,suqence_len]        # * 这个星号应该是对应位置相乘，返回结果的形状 [bathc_szie,sequence_len]        masked_cost=cost*trg_mask        # paddle.mean 对应轴的对应位置求平均        return paddle.mean(paddle.mean(masked_cost,axis=[0]))

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5.2 训练与验证

In [23]

epochs = 10   trans=Transformer(embed_dim, latent_dim, num_heads,couplet_maxlen, word_size)model=paddle.Model(trans)model.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001,parameters=model.parameters()),                loss=CrossEntropy(),                 metrics=paddlenlp.metrics.Perplexity())model.fit(train_data=train_loader,             epochs=epochs,             eval_data= val_loader,             save_dir='./savemodel',             save_freq=5,             verbose =0,             log_freq =2000,             callbacks=[paddle.callbacks.VisualDL('./log')])

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save checkpoint at /home/aistudio/savemodel/0save checkpoint at /home/aistudio/savemodel/5save checkpoint at /home/aistudio/savemodel/final

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10个epoch下的loss与Perplexity曲线图： 

6. 结果预测

In [24]

def evalute(eng,maxlen=couplet_maxlen):        encoder_input=paddle.unsqueeze(eng,axis=0)    decoded_sentence = ""    def get_pre_tensor(w2i,s,maxlen=maxlen):        x=[padid]*couplet_maxlen        lista=s.split()        for i in range(len(lista)):            x[i]=w2i[lista[i]]        return paddle.to_tensor([x],dtype='int32')            for i in range(maxlen):        decoder_input=get_pre_tensor(word2id_dict,decoded_sentence)        pre=trans(encoder_input,decoder_input)        sampled_token_index = np.argmax(pre[0, i, :])        sampled_token = id2word_dict[sampled_token_index]        decoded_sentence += " " + sampled_token        if sampled_token == "":            break    return decoded_sentence

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def translate():    with open('result.txt','w+') as re:        #for i in tqdm.tqdm(range(len(test_in_tensor))):        for i in range(5):                result=evalute(paddle.to_tensor(test_in_tensor[i]))            re.write(result+'\n')translate()

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with open('result.txt','r') as re:    pre=re.readlines()for i in range(2):    print('上联: ',"".join(l for l in data_in_nospace[i]))    print('真实的下联：',"".join(l for l in data_out_nospace[i]))    print('预测的下联：',pre[i])

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上联:  腾飞上铁，锐意改革谋发展，勇当qian里马真实的下联： 和谐南供，安全送电保畅通，争做领头羊预测的下联：  发 展 宏 图 ， 激 情 发 展 建 和 谐 ， 喜 做 万 年 春 上联:  风弦未拨心先乱真实的下联： 夜幕已沉梦更闲预测的下联：  月 色 初 圆 梦 亦 空 

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7.总结

本项目基于tranformer训练了一个可以对对联的神经网络模型，输出的结果在对仗方面很好。本项目的不足在与模型输出的下联在语义上不是非常好，比如上联的“勇当qian里马”，我们下联给的“喜做万年春”，马和春在语义上是不相关的。因此，本项目的一个改进方向就是语义方向。

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