本项目展示了如何使用Python的深度学习框架PyTorch和循环神经网络(LSTM)来生成具有诗意的语言模型。通过训练，模型能够模仿人类创作诗歌的方式，输出富有创意的文字组合。
在使用PyTorch的情况下，以数万首唐诗为素材训练一个双层LSTM神经网络模型，使该模型能够模仿唐诗的风格进行创作。整个项目代码结构分为四个主要部分：1. model.py 文件定义了用于处理数据的双层LSTM架构；2. data.py 文件包含了从互联网获取的唐诗数据预处理方法；3. utils.py 包含了一些辅助函数，比如损失可视化的功能；4. main.py 负责设置模型参数、执行训练过程和生成新诗。参考书籍为《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章的内容。
以下是main.py中的代码示例及其注释：
```python
import sys, os
import torch as t
from data import get_data # 导入数据处理函数
from model import PoetryModel # 导入定义好的双层LSTM模型类
# 剩余的main.py内容包括但不限于：参数设置、训练循环和诗歌生成等部分。
```
以上描述重写了原始文本，保留了原有的技术细节，并且删除了任何不必要的链接或联系信息。
5星
