[1] 总览
【古诗生成AI实战】系列共五篇文章：
【古诗生成AI实战】之一——实战项目总览
【古诗生成AI实战】之二——项目架构设计
【古诗生成AI实战】之三——任务加载器与预处理器
【古诗生成AI实战】之四——模型包装器与模型的训练
【古诗生成AI实战】之五——加载模型进行古诗生成
在文本生成领域，尽管ChatGPT-4的表现已经非常出色，但对于我们这些文本生成领域的初学者来说，学习像 古诗生成AI项目 这样的入门级项目仍然非常有价值。不仅可以帮助我们建立基础知识，还能增进对于AI在文本创作中应用的理解。
先来看看模型的效果，模型生成的古诗如下：
| 诗一 |
|---|
| 春眠长啸最关生， |
| 风陌梅花不暇频。 |
| 归去更愁君自喜， |
| 夜青黄纸万枝枝。 |
| 诗二 |
|---|
| 天门斩彻骨清明， |
| 犀帐瑶花嗅灭空。 |
| 清晓晴光红袖在， |
| 莫教粉片破连山。 |
本实战项目的学习目标广泛而实用，通过它，你可以获得以下技能：
· 掌握五律、五绝、七律、七绝等不同类型古诗的AI文本生成技术。这些技术不仅可以应用于古诗创作，还能为你日后的相关AI项目打下坚实的基础。
· 学会如何便捷地切换到自己的数据集。这一技能非常重要，因为它让你能够灵活地应用AI技术于多样化的文本生成任务。
· 获得快速修改和调整网络模型的能力。这不仅有助于优化古诗生成的效果，还能让你更好地理解和掌握AI模型的工作原理。
· 将本项目作为一个demo，快速实践自己的创意。例如，你可以尝试融入特定主题来生成古诗，或者优化古诗的连贯性和艺术表达力。
无论你是AI领域的新手，还是有一定基础的学习者，这个项目都能为你提供宝贵的学习机会。让我们一起探索AI与古诗文化的结合，开启一段新的学习之旅吧！
[2] 代码获取地址
如果需要本项目的源代码，请扫描关注我的公众号，回复“古诗”。
代码结构如图所示：本项目使用pytorch实现。
[3] 实战前需要掌握的知识
在我们深入古诗生成AI项目之前，有几项核心知识是必须掌握的。这些知识不仅是本项目的基础，也是进入AI领域的基本要求。以下是你需要了解和掌握的几个关键点：
了解pytorch基本操作：PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，以其灵活性和动态图特性而受到研究者和开发者的喜爱。了解PyTorch的基本操作，如张量的处理、模型的构建和训练过程，对于后续实战项目至关重要。
掌握嵌入层、Word2Vec的概念：嵌入层是深度学习中处理文本数据的关键，它可以将单词转换为向量形式，使得计算机能够更好地处理和理解语言信息。Word2Vec是实现这一过程的一种常用技术，通过学习这些概念，你可以更深入地理解如何让机器理解和生成语言。
掌握神经网络模型相关的基本概念：理解神经网络的基本架构和工作原理是AI领域的基石。这不仅涵盖了如何构建和训练网络，还包括理解激活函数、损失函数等关键组件的作用。掌握这些知识将为你在项目中构建有效的AI模型打下坚实的基础。
准备好这些知识后，你将更有信心和能力投入到实战项目中，不仅能够理解项目的核心机制，还能够根据自己的需求进行创新和调整。
[4] 进行下一篇实战
【古诗生成AI实战】之二——项目架构设计
其他实战项目
您还可以浏览我的其他实战项目：
1、单标签文本分类(bert英文)
2、多标签文本分类(bert英文)
3、五子棋开发实战
