构建一个唐诗的Transformer模型需要以下几个步骤：
数据准备：准备一个大量的唐诗数据，以便训练模型。您可以在网络上收集数据，并将它们组织成适合模型训练的格式。
模型定义：定义一个Transformer模型，使用该模型预测唐诗。您可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来定义模型。
训练模型：使用准备的数据对模型进行训练。训练过程中，模型将学习唐诗的语言模式和语法。
评估模型：使用验证数据评估模型的准确性。您可以使用准确率、召回率等指标评估模型的表现。
使用模型：完成上述步骤后，您就可以使用模型生成唐诗了。您可以通过输入一些词语或句子，让模型生成相应的唐诗。
这些是构建唐诗Transformer模型的大致步骤。但是，这是一个复杂的任务，需要深入了解深度学习和NLP。如果您不具备相应的技能，您可以请教专业人员。
深度学习框架比较
TensorFlow和PyTorch是两个非常流行的深度学习框架，都有着广泛的社区支持和强大的功能。在现在和未来的发展趋势上，两个框架都非常活跃，都在不断更新和改进。
从技术角度来说，PyTorch是一个比较灵活的框架，特别适合快速原型设计和研究工作。TensorFlow是一个功能强大的框架，特别适合大规模生产部署。
因此，如果您需要快速开发原型，那么PyTorch可能是一个更好的选择。如果您需要在大规模生产环境中部署模型，那么TensorFlow可能是一个更好的选择。
Transformer模型简介
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，首次提出于2017年。它与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer使用注意力机制来处理变长序列，并且可以并行处理所有输入位置。
预训练的Transformer模型是通过使用大量文本数据预先进行训练的Transformer模型。这些模型已经学会了语言模式和语法，因此可以用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
使用预训练的Transformer模型的优点在于，您可以直接使用这些模型，而不需要花费大量时间和计算资源来训练模型。此外，预训练的模型通常具有更高的准确性，因为它们已经在大量的文本数据上训练过。
几个关于神经网络层、容器的概念问题
Fashion-MNIST是一个用于机器学习的数据集，专门用于评估图像分类模型的性能。Fashion-MNIST数据集包含70,000个灰度图像，每张图像都是衣服的图像。每张图像都标记了10个类别，分别为：T恤/衬衫、裤子、毛衣、裙子、包、鞋子、提包、手套、领带和踝关节高筒靴。
Fashion-MNIST数据集是MNIST数据集的替代品，主要是为了解决MNIST数据集已经过于简单，不能充分评估机器学习模型的性能的问题。Fashion-MNIST数据集的难度要高于MNIST数据集，但是依然简单易懂，适合新手学习深度学习。
Fashion-MNIST数据集现在已经成为了深度学习和机器学习研究中的一个重要工具，被广泛用于测试和评估各种模型的性能。
Flatten层是把多维的输入数据压平成一维的数据，以便传入后面的全连接层。它通常出现在卷积神经网络或者循环神经网络的末端，因为这些网络在处理完图像或序列数据后得到的是多维的特征图，需要压平成一维数据才能被后面的全连接层处理。
Linear层，也称为全连接层，是一种常见的神经网络层。它把前面的层的输出（也就是网络的特征）作为输入，并对这些特征进行线性变换，得到最终的输出结果。具体地，在一个Linear层中，每一个输入单元都与一个输出单元相关联，并通过一个系数（也称为权重）来决定它们之间的关系。Linear层通常在卷积神经网络或循环神经网络的末端，用于将低级的特征映射到最终的分类结果上。
ReLU（Rectified Linear Unit）层是一种常用的神经网络层。它对网络的输入进行非线性变换，从而增加网络的复杂度。在ReLU层中，每个输入单元都会被计算为其本身或0（根据它是否为正数），从而形成输出。ReLU层通常作为卷积神经罏或全连接层的激活函数，并被认为是一种解决梯度消失和梯度爆炸问题的有效方法。
是的，可以这样理解。ReLU层将所有小于0的输入值设置为0，而保留所有大于或等于0的输入值。这种操作确实可以被看作过滤负值，但它同样具有非线性变换的性质，可以在神经网络中提高复杂度。
在机器学习领域中，复杂度是指模型的表示能力。在神经网络中，使用非线性层（如ReLU层）可以增加模型的复杂度，从而提高模型的表示能力。
具体来说，在神经网络中使用非线性层可以让模型学习到更多复杂的函数关系，从而提高模型的泛化能力，使模型对新数据的预测更加准确。
总的来说，适当地增加模型的复杂度可以提高模型的表示能力，从而提高模型的泛化能力，使模型对新数据的预测更加准确。但是，如果复杂度过高，模型可能会过拟合，导致预测结果不准确。因此，模型复杂度的选择需要根据实际情况进行平衡。
Sequential 层是一种常见的模型容器，用于在深度学习中组合多个神经网络层。它是一个有序的容器，用于线性地将若干个层串联起来。例如，我们可以使用 Sequential 容器来组合一个由全连接层、ReLU层和Softmax层组成的分类模型。
在使用 Sequential 容器时，可以通过调用 add 方法向其中添加一个层，并且在完成层的添加后可以通过编译和训练来训练模型。
是的，您说得对。Sequential是一种容器，用于组织多个神经网络层，以便一个接一个地对输入数据进行处理。可以将多个层堆叠在一起，并且每个层的输出都作为下一个层的输入，形成整个神经网络的预测。
Softmax 层是一种常见的神经网络层，主要作用是对一个含有多个数值的向量进行归一化，得到每个数值的概率值。具体来说，对于输入的一个向量$\mathbf{z}$，Softmax 层的输出$\mathbf{y}$是：
$y_i = \frac{exp(z_i)}{\sum_{j=1}^{K} exp(z_j)}$
其中$K$是该向量中数值的个数。
Softmax 层通常用在分类问题中，即将输入向量转化为每个类别的概率分布，用于计算损失并作出最终的分类预测。
Softmax层是一个处理多分类问题的激活函数，它可以将一个数组转化为概率分布。设原始输入为一个数组x，经过Softmax层处理之后，每个元素的值将被转化为一个概率值，所有的概率值的总和为1：
p_i = e^(x_i) / (∑(e^(x_j)))因此，输入数组中的每一个数经过Softmax层处理之后，都将被转化为一个概率值，每个概率值代表该类别的可能性。
Linear层的参数一般包括两个矩阵：权重矩阵（weight）和偏置向量（bias）。权重矩阵决定了输入数据与输出数据之间的映射关系，偏置向量是每个输出结点的额外贡献。在模型训练时，通过学习更新权重矩阵和偏置向量以拟合目标数据，从而实现模型学习。
in_features 和 out_features 这两个参数在 PyTorch 的 nn.Linear 方法里表示的含义如下：
in_features表示输入数据的特征数量。out_features表示输出数据的特征数量。
简单来说，nn.Linear 方法用来对输入数据进行线性变换，其中，矩阵的列数即为 in_features，行数即为 out_features，从而使得输入数据变成一个 out_features 维的输出数据。
Linear层的线性变换的函数是由深度学习框架会自动学习的。每一层的参数都是通过反向传播算法根据训练数据进行调整的，使得网络的输出与预期的输出尽量接近。in_features代表输入张量的特征数，out_features代表输出张量的特征数。
Jacobian product是一种矩阵乘法，是多元函数的导数与向量的点积。它在机器学习和神经网络的优化中经常被使用，特别是在梯度下降法中。Jacobian product在每一步中通过乘以梯度来更新模型的参数，以达到最小化损失函数的目标。
开发日记
- 2023-2-8: 规划总体研究方向。下一步学习Transformer模型。
- 2023-2-9: 浏览教程。下一步在云平台上做语音识别训练测试。
2023-2-10: 上传了数据集，但是由于上传的格式是压缩了的，不能在服务器上解压，需要重新上传。整理出一个移动硬盘，准备装一个深度学习专用的Ubuntu系统。
安装ASRT依赖时出现报错，详见https://cto.eguidedog.net/node/1219
安装Ubuntu时出现RST问题，需参考https://help.ubuntu.com/rst/
要到下周一才有时间继续了。
- 2023-2-13: 按照Ubuntu说明文档无法解决RST问题。最终在一台旧电脑上连接移动硬盘安装Ubuntu，这样不会有RST问题。Fork了ASTR项目添加一些初始化脚本：https://github.com/hgneng/ASRT_SpeechRecognition 。可以运行CPU训练，但是GPU训练出问题。开了个issue请求帮助：https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/issues/313 。云平台上的环境镜像占用私人的50G免费空间。公开的环境镜像可以被他人访问。
- 2023-2-14: 暂无人解答上面的问题，这可能是Tensorflow的bug，有一个类似的issue：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50735。计划用另外一个项目来练习：利用PyTorch实现了CharRNN用以写唐诗，这里还有一个最全中华古诗词数据库
- 2023-2-15: Successfly run! According to https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/master/chapter09-neural_poet_RNN , download tang.npz and put it in data/. Then run following command to train. Next step, I will learn the code.
python3 main.py train --plot-every=150 --batch-size=128 --pickle-path='data/tang.npz' --lr=1e-3 --env='poetry3' --epoch=50
python3 main.py gen --model-path='checkpoints/tang_49.pth' -
-pickle-path='data/tang.npz' --start-words='深度学习' --start-words='深度学习' --prefix-words='江流天地外，山色有无中。' --acrostic=True --nouse-gpu
评论