char-embeddings 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

char-embeddings/
├── output/
│   ├── char-tsne-embed.png
│   ├── model.png
│   ├── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── create_embeddings.py
├── create_magic_text.py
├── glove.840B.300d-char.txt
├── magic_cards.txt
├── text_generator_keras.py
└── text_generator_keras_sample.py

目录结构说明

• output/: 包含生成的Magic卡片的输出文件，模型训练过程中的损失日志，学习到的字符嵌入，训练好的模型以及大量生成的Magic卡片样本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• create_embeddings.py: 将预训练的词嵌入文件转换为字符嵌入文件的脚本。
• create_magic_text.py: 将MTG JSON卡片数据转换为每行一个卡片的编码文件的脚本。
• glove.840B.300d-char.txt: 预训练的GloVe 840B/300D字符嵌入文件。
• magic_cards.txt: MTG卡片的编码文件。
• text_generator_keras.py: 构建和训练Keras模型的脚本，生成Magic卡片。
• text_generator_keras_sample.py: 使用前两个脚本生成的文本文件和Keras模型生成大量Magic卡片的脚本。

2. 项目启动文件介绍

text_generator_keras.py

该脚本是项目的核心启动文件，负责构建和训练生成Magic卡片的深度学习模型。

主要功能

• 模型构建: 使用Keras构建深度学习模型。
• 模型训练: 训练模型生成Magic卡片。
• 输出结果: 在每个epoch结束时生成Magic卡片，并将结果保存到output/目录中。

使用方法

python text_generator_keras.py

text_generator_keras_sample.py

该脚本用于使用训练好的模型生成大量Magic卡片。

主要功能

• 模型加载: 加载训练好的Keras模型。
• 生成卡片: 生成大量Magic卡片。
• 保存结果: 将生成的卡片保存到output/目录中。

使用方法

python text_generator_keras_sample.py

3. 项目的配置文件介绍

glove.840B.300d-char.txt

该文件是预训练的GloVe 840B/300D字符嵌入文件，用于初始化字符嵌入向量。

文件内容

• 字符嵌入向量: 包含300维的字符嵌入向量，用于表示每个字符的语义信息。

magic_cards.txt

该文件是MTG卡片的编码文件，每行一个卡片，用于训练模型生成新的卡片。

文件内容

• 卡片编码: 每行包含一个卡片的编码，用于模型训练。

.gitignore

该文件用于配置Git忽略的文件和目录。

配置内容

• 忽略文件: 配置了需要忽略的文件和目录，如output/目录中的生成文件。

LICENSE

该文件是项目的许可证文件，采用MIT许可证。

许可证内容

• MIT许可证: 允许用户自由使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件的副本。

README.md

该文件是项目的说明文档，包含项目的介绍、使用方法和相关信息。

文档内容

• 项目介绍: 介绍项目的背景和目标。
• 使用方法: 详细说明如何使用项目中的脚本。
• 依赖项: 列出项目所需的依赖项和安装方法。