在Python中利用Tensorflow实现字符级语言模型的多层递归神经网络（包含LSTM和RNN），项目名为char-rnn-tensorflow

字符张量流 使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 灵感来自安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行python train.py 。 要访问所有参数，请使用python train.py --help 。 要从检查点模型中采样python sample.py 。 在学习仍在进行时进行采样（以检查最后一个检查点）仅在CPU或其他GPU中有效。 要强制CPU模式，请使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并随后unset CUDA_VISIBLE_DEVICES （在Windows上分别set CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并set CUDA_VISIBLE_DEVICES= ）。 要在