bert_text_gene.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 111
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "C0ssmqkMaBl4",
    "outputId": "88496267-9183-4faa-cee6-bb1304591ac2"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Cloning into 'bert'...\n",
      "remote: Enumerating objects: 333, done.\u001b[K\n",
      "remote: Total 333 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 333\u001b[K\n",
      "Receiving objects: 100% (333/333), 282.45 KiB | 30.00 KiB/s, done.\n",
      "Resolving deltas: 100% (183/183), done.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\"\"\"\n",
    "download original bert code\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "!git clone https://github.com/google-research/bert.git"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 223
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "pVLr4v13aM0s",
    "outputId": "d306b7b9-d849-454e-8f15-50d7d63e56c0"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "--2019-09-28 09:12:35--  https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip\n",
      "Resolving storage.googleapis.com (storage.googleapis.com)... 172.217.24.16, 2404:6800:4008:803::2010\n",
      "Connecting to storage.googleapis.com (storage.googleapis.com)|172.217.24.16|:443... connected.\n",
      "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n",
      "Length: 381892918 (364M) [application/zip]\n",
      "Saving to: ‘chinese_L-12_H-768_A-12.zip’\n",
      "\n",
      "chinese_L-12_H-768_ 100%[===================>] 364.20M  8.78MB/s    in 54s     \n",
      "\n",
      "2019-09-28 09:13:30 (6.74 MB/s) - ‘chinese_L-12_H-768_A-12.zip’ saved [381892918/381892918]\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\"\"\"\n",
    "download chinese bert pretrained weights\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "!wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 92
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "Py4y8pCyaOzs",
    "outputId": "b0a1887c-313c-435b-dad3-c192a519bcf8"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " 1.h5\r\n",
      " bert\r\n",
      " bert_text_gene.ipynb\r\n",
      " chinese_L-12_H-768_A-12.zip\r\n",
      " embedding-lstm.py\r\n",
      "'Fan Ren Xiu Xian Chuan [ Geng Xin Zhi  Di - Wang Yu.txt'\r\n",
      " one_hot_lstm.py\r\n",
      " params.pkl\r\n",
      " README.md\r\n",
      " text_generation.py\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!ls"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 148
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "I_SSEXJkaQaj",
    "outputId": "5ffbf41b-cc18-43ab-a964-6c60fed5168f"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Archive:  chinese_L-12_H-768_A-12.zip\n",
      "   creating: chinese_L-12_H-768_A-12/\n",
      "  inflating: chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt.meta  \n",
      "  inflating: chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt.data-00000-of-00001  \n",
      "  inflating: chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt  \n",
      "  inflating: chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt.index  \n",
      "  inflating: chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json  \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!unzip chinese_L-12_H-768_A-12.zip"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 131
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "7L4vY0z8aUb7",
    "outputId": "8304d49d-fbb1-4949-d290-3bef120a5bbc"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Go to this URL in a browser: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?client_id=947318989803-6bn6qk8qdgf4n4g3pfee6491hc0brc4i.apps.googleusercontent.com&redirect_uri=urn%3Aietf%3Awg%3Aoauth%3A2.0%3Aoob&scope=email%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fdocs.test%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fdrive%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fdrive.photos.readonly%20https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fpeopleapi.readonly&response_type=code\n",
      "\n",
      "Enter your authorization code:\n",
      "··········\n",
      "Mounted at /content/drive\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from google.colab import drive\n",
    "drive.mount('/content/drive')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 130
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "opUv8D9Yaa0u",
    "outputId": "0b8bc1cc-a76c-4592-beeb-358de9721133"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Colab Notebooks',\n",
       " '字向量训练数据',\n",
       " 'colab_dir',\n",
       " 'ner_ckpt4',\n",
       " 'ner_ckpt5',\n",
       " 'Untitled spreadsheet.gsheet']"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {
      "tags": []
     },
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import os\n",
    "os.listdir(\"drive/My Drive\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 55
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "bmsV1GDgar6_",
    "outputId": "6929dd7d-ae07-4f89-8221-c8f422c1409f"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /home/yao/Desktop/text_generation/bert/optimization.py:87: The name tf.train.Optimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.Optimizer instead.\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import collections\n",
    "import csv\n",
    "import os\n",
    "import re\n",
    "import time\n",
    "import random\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "from tqdm import tqdm\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "import bert.modeling as modeling\n",
    "import bert.optimization as optimization\n",
    "import bert.tokenization as tokenization\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "K0fiJ3bhbG6b"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "\"\"\"\n",
    "some params\n",
    "\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "class FLAGS:\n",
    "    data_path = \"Fan Ren Xiu Xian Chuan [ Geng Xin Zhi  Di - Wang Yu.txt\"\n",
    "    bert_config_file = 'chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json'\n",
    "    init_checkpoint = 'chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt'\n",
    "    vocab_file = 'chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt'\n",
    "    ckpt_weights = 'drive/My Drive/gene_ckpt'\n",
    "    batch_min_length = 20\n",
    "    batch_max_length = 50\n",
    "    do_lower_case = True\n",
    "    is_training = True\n",
    "    train_test_split = 0.8\n",
    "    num_train_epochs = 10\n",
    "    train_batch_size = 32\n",
    "    test_batch_size = 64\n",
    "    learning_rate = 5e-5\n",
    "    warmup_proportion = 0.1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 55
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "aACPadKWbIP6",
    "outputId": "bf44203e-e0e9-4596-861a-6caa037352b9"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "len(text): 4600600\n",
      "1437687 143768\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\"\"\"\n",
    "data preprocessing\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "with open(FLAGS.data_path, encoding='utf-8') as f:\n",
    "    text = f.read()\n",
    "\n",
    "text = re.sub(\"------章节内容开始-------\", \"\", text)\n",
    "text = re.sub(\"[(（].{2,}?[)）]\", \"\", text)\n",
    "text = re.sub(\"(\\n){2,}\", \"\", text)\n",
    "print(\"len(text): {}\".format(len(text)))\n",
    "\n",
    "chars = list(set(text))\n",
    "char2id = {char:i for i,char in enumerate(chars)}\n",
    "id2char = {v:k for k,v in char2id.items()}\n",
    "\n",
    "FLAGS.num_labels = len(chars)\n",
    "\n",
    "FLAGS.num_train_steps = int(\n",
    "    len(text) / FLAGS.train_batch_size * FLAGS.num_train_epochs)\n",
    "FLAGS.num_warmup_steps = int(FLAGS.num_train_steps * FLAGS.warmup_proportion)\n",
    "\n",
    "print(FLAGS.num_train_steps, FLAGS.num_warmup_steps)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 55
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "c71_yTJHb_PE",
    "outputId": "6afbb9ac-9f6e-4a5a-e90f-f497a738e922"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "\n",
    "\"\"\"\n",
    "data generator\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=FLAGS.vocab_file,\n",
    "    do_lower_case=FLAGS.do_lower_case)\n",
    "\n",
    "def data_generator(text, batch_size):\n",
    "\n",
    "    while 1:\n",
    "        batch_length = random.randint(FLAGS.batch_min_length, \n",
    "            FLAGS.batch_min_length)\n",
    "\n",
    "        batch_input_ids = []\n",
    "        batch_label_ids = []\n",
    "        batch_input_mask = []\n",
    "        batch_seg_ids = []\n",
    "\n",
    "        for _ in range(batch_size):\n",
    "            start_idx = random.randint(0, len(text)-batch_length-1)\n",
    "\n",
    "            one_chars = text[start_idx : start_idx+batch_length]\n",
    "            tokens = tokenizer.tokenize(one_chars)\n",
    "            tokens = ['[CLS]'] + tokens +['[SEP]']\n",
    "            input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)\n",
    "            \n",
    "            next_char = text[start_idx+batch_length]\n",
    "            next_id = char2id[next_char]\n",
    "\n",
    "            input_mask = [1] * len(input_ids)\n",
    "            segment_ids = [0] * len(input_ids)\n",
    "\n",
    "\n",
    "            # The mask has 1 for real tokens and 0 for padding tokens. Only real\n",
    "            # tokens are attended to.\n",
    "            while len(input_ids) < batch_length+2:\n",
    "                input_ids.append(0)\n",
    "                input_mask.append(0)\n",
    "                segment_ids.append(0)\n",
    "\n",
    "            assert len(input_ids)==len(input_mask)==len(segment_ids),(\n",
    "                len(input_ids),len(input_mask),len(segment_ids))\n",
    "\n",
    "            batch_input_ids.append(input_ids)\n",
    "            batch_label_ids.append(next_id)\n",
    "            batch_input_mask.append(input_mask)\n",
    "            batch_seg_ids.append(segment_ids)\n",
    "\n",
    "        feed_dict = {\n",
    "            \"input_ids_pl:0\":np.stack(batch_input_ids),\n",
    "            \"label_ids_pl:0\": np.stack(batch_label_ids),\n",
    "            \"input_mask_pl:0\":np.stack(batch_input_mask),\n",
    "            \"segment_ids_pl:0\":np.stack(batch_seg_ids)\n",
    "        }\n",
    "\n",
    "        yield feed_dict\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 636
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "i-PmtJ8roatY",
    "outputId": "c5d5ceb9-d016-42af-9f2f-e7ffcd25430b"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /home/yao/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/math_grad.py:1375: where (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where\n",
      "model create done.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "\"\"\"\n",
    "model class\n",
    "\"\"\"\n",
    "class GeneModel:\n",
    "    \"\"\" class for build text generation model \"\"\"\n",
    "    \n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        \n",
    "        self.graph = tf.Graph()\n",
    "        \n",
    "        with self.graph.as_default():\n",
    "\n",
    "            bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(FLAGS.bert_config_file)\n",
    "\n",
    "            self.input_ids_pl = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, None], name='input_ids_pl')\n",
    "            self.label_ids_pl = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None,], name='label_ids_pl')\n",
    "            self.input_mask_pl = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, None], name='input_mask_pl')\n",
    "            self.segment_ids_pl = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, None], name='segment_ids_pl')\n",
    "\n",
    "            model = modeling.BertModel(\n",
    "                config=bert_config,\n",
    "                is_training=FLAGS.is_training,\n",
    "                input_ids=self.input_ids_pl,\n",
    "                input_mask=self.input_mask_pl,\n",
    "                token_type_ids=self.segment_ids_pl,\n",
    "                use_one_hot_embeddings=False)\n",
    "            \n",
    "            self.saver_base = tf.train.Saver()\n",
    "\n",
    "            output_layer = model.get_pooled_output()\n",
    "            self.output_layer = output_layer\n",
    "\n",
    "            hidden_size = output_layer.shape[-1].value\n",
    "\n",
    "            output_weight = tf.get_variable(\n",
    "              \"output_weights\", [FLAGS.num_labels, hidden_size],\n",
    "              initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.02)\n",
    "            )\n",
    "            output_bias = tf.get_variable(\n",
    "              \"output_bias\", [FLAGS.num_labels], initializer=tf.zeros_initializer()\n",
    "            )\n",
    "\n",
    "            with tf.variable_scope(\"loss\"):\n",
    "                if FLAGS.is_training:\n",
    "                    output_layer = tf.nn.dropout(output_layer, keep_prob=0.9)\n",
    "                logits = tf.matmul(output_layer, output_weight, transpose_b=True)\n",
    "                logits = tf.nn.bias_add(logits, output_bias)\n",
    "                \n",
    "            self.out = tf.nn.softmax(logits)    \n",
    "            self.logits = logits\n",
    "\n",
    "            loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(\n",
    "                labels=self.label_ids_pl, logits=self.logits\n",
    "            )\n",
    "            self.loss = tf.reduce_mean(loss)\n",
    "\n",
    "            self.train_op = optimization.create_optimizer(self.loss, FLAGS.learning_rate, \n",
    "                FLAGS.num_train_steps, FLAGS.num_warmup_steps, False)\n",
    "            \n",
    "            self.saver_all = tf.train.Saver()\n",
    "            self.g_init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "    \n",
    "\n",
    "geneModel = GeneModel()\n",
    "print('model create done.')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 373
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "2lkAw3knr3D9",
    "outputId": "7a2cc579-3a3f-4851-d199-ddebb39d29c4"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt\n",
      "model weights restored.\n",
      "logits: [[ 0.5032296  -0.2547218   0.37694877 ... -1.0822551  -0.5499307\n",
      "   0.02438326]\n",
      " [ 0.8119055  -0.18089297  0.01411045 ... -1.0508754   0.03014636\n",
      "  -0.03249807]]\n",
      "out: [[3.17242288e-04 1.48667823e-04 2.79606989e-04 ... 6.49865979e-05\n",
      "  1.10664776e-04 1.96530862e-04]\n",
      " [4.26764775e-04 1.58132694e-04 1.92181062e-04 ... 6.62510938e-05\n",
      "  1.95287692e-04 1.83429293e-04]]\n",
      "loss: 8.510294\n",
      "op: None\n",
      "logits: [[ 0.39249372 -0.1629214   0.31307676 ... -0.9772467  -0.43508345\n",
      "   0.15311816]\n",
      " [ 0.09771284 -0.24254797  0.26303375 ... -0.99336195 -0.36380297\n",
      "  -0.05494519]]\n",
      "out: [[2.8262599e-04 1.6218041e-04 2.6104884e-04 ... 7.1835871e-05\n",
      "  1.2353783e-04 2.2246034e-04]\n",
      " [2.1041710e-04 1.4972959e-04 2.4824415e-04 ... 7.0669703e-05\n",
      "  1.3263167e-04 1.8062691e-04]]\n",
      "loss: 8.812802\n",
      "op: None\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\"\"\"\n",
    "test model\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "sess = tf.Session(graph=geneModel.graph)\n",
    "sess.run(geneModel.g_init)\n",
    "geneModel.saver_base.restore(sess, FLAGS.init_checkpoint)\n",
    "print(\"model weights restored.\")\n",
    "\n",
    "train_gen = data_generator(text, 2)\n",
    "\n",
    "for i in range(2):\n",
    "    fetches = [geneModel.logits, geneModel.out, geneModel.loss, geneModel.train_op]\n",
    "    feed_dict = next(train_gen)\n",
    "    logits, out, loss, op = sess.run(fetches=fetches, feed_dict=feed_dict)\n",
    "    print(\"logits:\", logits)\n",
    "    print(\"out:\", out)\n",
    "    print(\"loss:\", loss)\n",
    "    print(\"op:\", op)\n",
    "\n",
    "sess.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "VDG2kAiT5sO0"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "\"\"\"\n",
    "predict\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "def predict(start_str=None, batch_length=None, steps=100, sess=None):\n",
    "\n",
    "    if sess is None:\n",
    "        sess = tf.Session(graph=geneModel.graph)\n",
    "        sess.run(geneModel.g_init)\n",
    "        geneModel.saver_all.restore(sess, os.path.join(FLAGS.ckpt_weights, 'weights'))\n",
    "        print(\"model weights restored.\")\n",
    "        close_sess = True\n",
    "    else:\n",
    "        close_sess = False\n",
    "\n",
    "    if start_str is None and batch_length is None:\n",
    "        batch_length = 20\n",
    "    elif batch_length is None:\n",
    "        batch_length = len(start_str)\n",
    "\n",
    "    if start_str is None:\n",
    "        start_idx = random.randint(0, len(text)-batch_length-1)\n",
    "        one_chars = text[start_idx : start_idx+batch_length]\n",
    "    else:\n",
    "        one_chars = start_str\n",
    "\n",
    "    print(\"original text: \", one_chars)\n",
    "\n",
    "    generated_text = \"\"\n",
    "    for i in range(steps):\n",
    "\n",
    "        batch_input_ids = []\n",
    "        #     batch_label_ids = []\n",
    "        batch_input_mask = []\n",
    "        batch_seg_ids = []\n",
    "    \n",
    "        tokens = tokenizer.tokenize(one_chars)\n",
    "        tokens = ['[CLS]'] + tokens +['[SEP]']\n",
    "        input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)\n",
    "\n",
    "        input_mask = [1] * len(input_ids)\n",
    "        segment_ids = [0] * len(input_ids)\n",
    "\n",
    "        # The mask has 1 for real tokens and 0 for padding tokens. Only real\n",
    "        # tokens are attended to.\n",
    "        while len(input_ids) < batch_length+2:\n",
    "            input_ids.append(0)\n",
    "            input_mask.append(0)\n",
    "            segment_ids.append(0)\n",
    "\n",
    "        assert len(input_ids)==len(input_mask)==len(segment_ids),(\n",
    "            len(input_ids),len(input_mask),len(segment_ids))\n",
    "\n",
    "        batch_input_ids.append(input_ids)\n",
    "        batch_input_mask.append(input_mask)\n",
    "        batch_seg_ids.append(segment_ids)\n",
    "\n",
    "        feed_dict = {\n",
    "            \"input_ids_pl:0\":np.stack(batch_input_ids),\n",
    "            \"input_mask_pl:0\":np.stack(batch_input_mask),\n",
    "            \"segment_ids_pl:0\":np.stack(batch_seg_ids)\n",
    "        }\n",
    "\n",
    "        out = sess.run(fetches=geneModel.out, feed_dict=feed_dict)[0]\n",
    "        next_char = id2char[np.argmax(out)]\n",
    "        generated_text += next_char\n",
    "\n",
    "        one_chars += next_char\n",
    "        one_chars = one_chars[1:]\n",
    "\n",
    "    print(\"generated text: \", generated_text)\n",
    "\n",
    "    if close_sess:\n",
    "        sess.close()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from drive/My Drive/gene_ckpt/weights\n",
      "model weights restored.\n",
      "original text:  身形一动。化为一团金光腾空而起。而叶楚此\n",
      "generated text:  女则站在那里，一动不动。韩立眉头一皱，心里有些惊讶。不过这时，韩立却不知道，这是他在他身上的一种不知名的天雷竹，他对此物的价格也不知有多少。但是他现在的时间，实在不是一个月后的事情。韩立心中一沉，但随\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "predict()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 223
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "Kpk-9Vxfrj5h",
    "outputId": "04ba16a7-c094-4591-f3cd-da304e5eb1ae"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt\n",
      "init_checkpoint weights restored.\n",
      "epoch: 1, batch: 1 / 143768, batch_train_loss: 8.59052848815918, time: 4.574858903884888\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  缅交缅缅交伦缅缅揍交唇漱爵缅缅缅缅缅爵缅缅祗揍气谢缅缅缅交揍缅缅缅气交爵揍缅覃缅困缅缅揍缅缅交揍缅揍缅缅气气缅缅缅交缅危唇缅交交揍缅昧缅交缅交爵缅缅揍缅揍昧缅缅缅揍缅交交缅揍奢鸟缅缅缅揍交缅缅昧爵谢缅\n",
      "epoch: 1, batch: 2001 / 143768, batch_train_loss: 8.333712577819824, time: 301.83274006843567\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  ，瓶子，危危，，子子子，危危，危子危危，子子，危，子，子危子子，，，子子，，危危子，子，子危子，子子交子危子唇交子子子子子子子，子瓶危，危子子，危危危危子子子子入子子，危子子子危子子子入子危，子子子子\n",
      "epoch: 1, batch: 4001 / 143768, batch_train_loss: 7.923469066619873, time: 313.7700946331024\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  ，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，有，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，\n",
      "epoch: 1, batch: 6001 / 143768, batch_train_loss: 7.514791965484619, time: 313.8668236732483\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  ，，，，的，。，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，的，，，，，，，，，，，，，，的，，，，，，，的，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，的，，，的，的，，，，的，\n",
      "epoch: 1, batch: 8001 / 143768, batch_train_loss: 7.194367408752441, time: 316.2203252315521\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  。一一的，一一的，一一的，一一，一一，一一，一一，一一，一一，一一，一一，一一的的，一一，一一，一一的一的的的一一，一一，一一，的的的的，一一的，一一，，的的，的，一，一一，一一，一一。一的的的一一，\n",
      "epoch: 1, batch: 10001 / 143768, batch_train_loss: 6.954092025756836, time: 316.3055052757263\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一是的的的的的一一一的的的一的的的的的一一的一一的的的的一一的一的的的一一的的一一的的了的的的一一的，一是的的一一的的的的的一一的的的的一一的的的的的一一的的的一是的一的的的的一一的，一是一一的的的的\n",
      "epoch: 1, batch: 12001 / 143768, batch_train_loss: 6.7658514976501465, time: 315.00473952293396\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一是一是一是的一是一一的一是一不是的。一是一一一一一一一一一的一一的一是一一一不一一的的的一是一一一一一一一一一的一一一一一一一的一一一一的一一的一是一一一一一一一一一的一是一一的的，一是一是的的一是\n",
      "epoch: 1, batch: 14001 / 143768, batch_train_loss: 6.609456539154053, time: 316.5857427120209\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一是一道一个的的一是一个的的一个的一道一是的的一个一个的的一道一下，一是一个一是一下的的一个韩立，一是的一道一个一是一个的一道一个一一的一是一个的一一一的一是一是的。一是一个一个的的一个的一个一是一一\n",
      "epoch: 1, batch: 16001 / 143768, batch_train_loss: 6.4739766120910645, time: 297.1894552707672\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一个个的一个一个一个一个一是的一个人的一个人，一个人一个人的一个的一个人的一个的一个一个一个的一个一个的一下一个一个的一个一个的一个一个的一个的人一个一个一个的一个一个的一个一个一是一个的一个一个的一\n",
      "epoch: 1, batch: 18001 / 143768, batch_train_loss: 6.349937915802002, time: 285.2044744491577\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一个个的一个的一个一个的一个的的一个一个的的一个一个的一个的一个一个的的一个的一个的的一个一个的一个的一个一个的一个一个的一个的一个一个的一个的一个的一个一个的一个的一个一个的一个一个一是一个的一个的\n",
      "epoch: 1, batch: 20001 / 143768, batch_train_loss: 6.233733654022217, time: 282.8685812950134\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一个一个的一个的一个的一个的一下一个的一个的一个的一个的一个的一个的一个的。”韩立一下一下的一下一下的一下，一个人一个的一个一声的一个的一个的一个的。”韩立一下一下一声的一下一个的一下一个的一个的一个\n",
      "epoch: 1, batch: 22001 / 143768, batch_train_loss: 6.125452995300293, time: 282.46490812301636\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一下一下的一下的，一个的。”韩立一下一闪，一个的一下，一个的一个的一个的一个。”韩立，这些人不是不是一个人的。”韩立一下，就一个的一下。这些人，就在韩立的一个个的一个的。”韩立一下一闪，一个的一个的一\n",
      "epoch: 1, batch: 24001 / 143768, batch_train_loss: 6.022948265075684, time: 282.8786232471466\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一个一个的一个的一个的一个，一个一个的一个的一个的的一个一一一一一的一个一个的一个的一个的。”韩立一声不说的说道。“韩立，这些人不是是一个人的。”韩立一下一声不动，一个人一个的。”韩立一个不动，一个不\n",
      "epoch: 1, batch: 26001 / 143768, batch_train_loss: 5.926601409912109, time: 282.6019310951233\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一下一下的一闪的一下，一个声音一闪，一声一闪的一声一声的。一个一个的一一的一下一下的一声的一下，一个一个的一下一下的一声一声的一声的一声一声，一个个的一声一下，一个的一声闪动，，一个光光一闪，一个一声\n",
      "epoch: 1, batch: 28001 / 143768, batch_train_loss: 5.835387706756592, time: 282.59639406204224\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  不知道不是此人的事情。”韩立一动不动，一声一下的一声，一个巨大的巨大灵气，一下一闪，一个巨大的巨大灵光，一下一闪，一个巨大的巨大灵光，一闪后，一个一个的一个的一个的一下。一个的一个的一个的一个的一下。\n",
      "epoch: 1, batch: 30001 / 143768, batch_train_loss: 5.750067234039307, time: 282.53968048095703\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  但一声笑笑的说道。“”这些人不知道，这些人也不是这么说的。”韩立一声笑了。“这些人也是这些人的一个一个个的一声闪动，一个巨大的巨大灵光，一个声音一闪后，韩立一口气一动，就一声笑了。“”””””””””\n",
      "epoch: 1, batch: 32001 / 143768, batch_train_loss: 5.669066905975342, time: 282.6996841430664\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一声惊笑，一声惊笑，一声不动的一闪，一个白色光芒一下从一个白色光光光芒中，一个白色光芒一闪，一个光芒闪动的光芒，一下在一个巨大的灵气中，一个大的灵气法器，一下在一个大汉中，一个白色光芒闪动的光光，一下\n",
      "epoch: 1, batch: 34001 / 143768, batch_train_loss: 5.591217041015625, time: 282.53144454956055\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一声大笑，一声一声的一声的一声的一闪，一个巨大的青光闪动而出。“这些事情，我也不知道。”韩立一声笑笑，一道白色光芒一闪而出，一个光芒一闪后，一个白色光芒一闪，一个青色的青色青光，一闪后，一道青光一闪，\n",
      "epoch: 1, batch: 36001 / 143768, batch_train_loss: 5.518343448638916, time: 282.63525009155273\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  一下将此人的神通一下的一下出现在了韩立身上。“这是这里的这些法器，就是这些一个个的巨大青光，一下从手中射出，一个巨大的巨大光芒，一下从空中射出，一下将韩立的一个一闪，一道青光一闪，一道巨大的光芒，一下\n",
      "epoch: 1, batch: 38001 / 143768, batch_train_loss: 5.449171543121338, time: 282.8108563423157\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  但就在这时，韩立一口气的将手中的灵石一下，一下从中浮现出了一个大大的巨大的巨大灵光，一下从中浮现而出。韩立一眼就不知道这位韩立的这些人，也是一个人的。”韩立一见此色，一笑，脸色一笑。“”””韩立一眼就\n",
      "epoch: 1, batch: 40001 / 143768, batch_train_loss: 5.3828535079956055, time: 282.68428683280945\n",
      "original text:  韩立自信的点点头，\n",
      "generated text:  “”””””””””””””””””””””“”””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””“””””””””””””””””韩立，我们\n",
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      "generated text:  一下将此事的事情的为何的。”韩立有些意外，但一见韩立一声惊鸣，一声淡淡的声音，一声惊人的鸣声，从中飞出了一个白色的光芒，一闪即使就在其中的一个人，一个人都没有的。”韩立微微一笑，不知道什么时候，就在韩\n",
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      "generated text:  就一声惊鸣，一声声的飞射而出。韩立心中一动。但就在韩立身身上，一道青色光芒闪动，一下将那些金色光芒一闪，就一下将那些金色光芒一下一闪，一下化为一道青色光芒，一闪，就从其身上一闪而过。韩立心中一笑。但心\n",
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      "generated text:  就将此事说了过去。“韩立脸色一变，但随即一抬手，一道青光从手中激射而出，一下将韩立击得一丝不在意。“这是什么？”韩立脸上露出了一丝笑容。“我不知道，我们是否在这里的。”韩立一见此幕，脸上露出了一丝笑容\n",
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      "generated text:  就将此物收了起来。“这些东西，我们我们都不知道道友的修为，也不是一般的修士能够对付的，也不是什么好事。”韩立不禁有些意外。“这里的事情，我们还是不要再出去了。”韩立一听此言，心里一惊，但是他却不禁大感\n",
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      "generated text:  就不再说什么。韩立心里一凛，心中一凛。“这是什么？”韩立心中一凛，心中一凛。“这些人，就是那名白袍青年。韩立见此，心中一凛。这些人都是筑基期修士，这些人也不会放过这些灵兽的。”韩立一听此话，心中一凛。\n",
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      "generated text:  但是话语声一停，韩立一抬望了一眼，目中闪过一丝讶色。“这是一个不错的方向，一个盘旋后，就到了韩立身前，一道白光一闪，一道白光从空中飞射而去，一个盘旋后，就到了韩立头顶上，一道淡淡白光，一道白光闪闪，一\n",
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      "generated text:  就先前一步走了出来。“这个，我们也不会再冒然出手的。”韩立一听此话，脸上露出了一丝异色。“这是什么，我们还是先说一下。”韩立淡淡淡说道。“这个，我们也不是不是不知道此事的。”韩立神色一沉，有些意外。“\n",
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      "generated text:  将目光一收，一闪的向前飞去。韩立在一座小山上坐着。“韩立一听此话，脸上一沉，不禁问道。“这是什么？”韩立神色一动，不动声色的说道。“这个，我们也不是普通的修士，而是一位结丹期修士，一见此幕，立刻一阵的\n",
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      "generated text:  然后一抬手，一个白色小瓶从手心处飞出，一个黑色小人从空中激射而出，一下将那些飞剑一下全都一下被一层黑色光罩，然后从中激出一团团的黑色雾气，从雾气中一下消失了。韩立一惊，但马上就想起了什么，脸色一下苍白\n",
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      "generated text:  就不客气的走了进去。“你们这个人，我们这个人也不会轻易动手的。”韩立不动声色的说道。“这个不错，这位道友是否真的如此说了？”韩立心中一动，但是这些人中的那名男子，正站在一座小山之上，但是在山峰的上空，\n",
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      "generated text:  就不再说什么，只是一副不想再说的样子。韩立不禁有些不知道。这一下，韩立也不敢怠慢，只是一副不敢再说的样子。“这个不可思议的事情，就是这一次的大战，让他有些不太好。这时，韩立已经进入了一个不小的小洞，就\n",
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      "generated text:  不禁的问道。“这些人都是结丹期修士，不是一个不可思议的东西，不是一般人的。”韩立不禁一怔。“这时，韩立才将手中的一件东西收进了储物袋中。韩立没有多想的一张口，一团青色火焰喷出，一下将此物一收，一下化为\n",
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      "generated text:  就将手中的一件宝物一收，一闪即逝的消失。韩立一见此，脸上露出一丝疑惑之色。“这是什么意思？”韩立一有些意外，不禁一怔。“这是什么意思？”韩立一见此情形，一怔，但随即一张口，一道青色光柱从口中喷射而出，\n",
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      "generated text:  就将玉盒放出，然后将玉盒往空中一拍。顿时一道道金色光柱从光幕中一闪而出，一下将这些飞剑都击的干净，竟然是一只小兽，但是这些小兽的神通，但是在韩立心目中却有些不解。“这是我们天南修士的一位，还是一名白袍\n",
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      "generated text:  就一步步的走到了一座不大的大大厅，在大厅中间，一个数丈大小的巨大光球，在黑色火鸟的头顶上，一个个身高十余丈，双手一扬，一道青色小剑从袖中飞射而出，一下，一下将这些人护在了其中。韩立一见此景，心中一动，\n",
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      "generated text:  就不再再说什么了。“韩立有些不太好说的。““不过，这些人的身份还真是太不太对付的。”“这是我们的小岛，我们也不知道的。”韩立冷冷的说道。“不错，这是灵兽袋。这些灵兽，就是一些灵兽，也不会有人在这么多年\n",
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      "generated text:  然后一抬手，一下将此女抓到了手中。“你们这是什么意思？”韩立一见韩立这般轻松，心中却有些不太相信。“你们是否真的如此轻易的灭杀了。”韩立一听此话，脸上露出了一丝笑容。“不错。这里的确是那位大汉的身份。\n",
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      "generated text:  并没有丝毫异样。韩立看到此景，神色一动，但随即一张口，一道青色光芒喷出，一闪即逝的消失不见韩立一怔。“这是何意？”韩立神色一动，“哼！你们这边，你们这边的人，怎么会出现在了此地。”韩立一笑。“这是何物\n",
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      "generated text:  就不理会韩立，只是一脸的不安之色而不在意的。“这是什么？”韩立一听这话，心中一凛，但是一脸的不耐之色。“这是什么？”韩立一怔，但面无表情的说道。“这是什么？”韩立心中一动，不动声色的说道。“不错，这是\n",
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      "generated text:  就不再说话了。韩立听了此话，脸色阴沉了下。“这些东西，我们自然不会有什么大麻烦的。”韩立不再迟疑的说道。“这些东西，我们自然不会相信的。”韩立不敢多说什么，只是一个不起眼的小型修士，自然不会轻易的出手\n",
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      "generated text:  然后将玉简一收起，一把将玉简收起的，一抬手，一道青色光柱从手中喷出，一下将其包裹在了其内。韩立双目一眯，目光一转，忽然间一声低沉的低鸣声传出，一道道青色光柱从空中喷出，一下将其一下罩在了其内。“你是…\n",
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      "generated text:  一下将此物收起。“这个……”韩立心中有些意外，但马上开始一阵的骚动。“这位道友，你们不是在下是天南修士吗？”韩立听到此话，心中有些意外。“这个倒不错，我们几人也是一齐进入了洞府。此刻，韩立和曲魂二人就\n",
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      "generated text:  就不再说什么了。“韩兄，这个人是什么意思？”韩立不敢有什么好不容易的。”韩立不动声色。“这个不是我们的事情，我们也不会放在心上的。”韩立眉头一皱。“这个倒是我们的。我们也不会做这种事情的。”韩立不敢有\n",
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      "generated text:  就将手中的灵兽袋收回，一个盘旋后，化为一道青虹飞去。一声惊天动地的巨响，一下将此地的黑色光幕笼罩了下来。韩立见此，目光一转，就要再说些什么。“韩立一怔，有些不解释的说道：“我们也不是什么人，我们也不会\n",
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      "generated text:  就将玉简往储物袋中一收，然后，一张口，一声长啸从口中传出，一声巨大的巨响后，一只手臂一抖，一股黑色火焰从身上喷射而出，一声巨响后，一道青影从身后激射而出，一闪后，一声巨响后，一道青影从空中激射而出，一\n",
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      "generated text:  就将那些噬金虫一下的一下，将那些巨大的巨大光团，在韩立身体中一动，就将身体一下将那些巨大的巨大妖物，一个个身材高大的老者。一见此情形，脸上露出一丝讶色。“这个自然不会做的。”韩立一边说着。一边在一旁思\n",
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      "generated text:  但是这位韩师弟的神通，可是不可以抵挡的。”韩立一听此言，心中一凛，但心中一凛，但是这时，韩立却一张口，一团青色火焰从口中喷出，一下将此鼎吸入了手中，然后一把将手中的那些符宝往身上一扫，顿时身形一晃，就\n",
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      "generated text:  就不再说什么，一直没有说什么。韩立心中一凛，但心中却一凛。这些火球竟然丝毫不受反弹。韩立心中一凛，但心中却一沉的说道。“这个，我们也不是没有办法，只是一点点的的。”韩立一听此话，心中一凛，但马上又想起\n",
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      "generated text:  然后一步走了过去。“韩道友，你真是元婴中期修士，而且还有修士，而且还有一些修士，一个个身材高大，但是身材高大，但是一身的神通，韩立自然不会再多说什么。但是韩立一听此话，心中一凛，但随即一张口，一团红光\n",
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      "generated text:  并且神色平静的说道。“这个，我们也不是一个人。”韩立一边打量着对方，一边打量着韩立。韩立却没有马上回答，而是单手一抬，一道金色剑光从手中一闪而出，一下将此女身形卷入其中。中间的光芒一闪。一个个身形一晃\n",
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      "generated text:  但随即笑了笑的说道：“你们也是人，你们是人，你们是谁？”韩立一边说着，脸上却露出了一丝笑意。“你们是何意？”韩立一听这话，脸色一动，但口中却却一声低喝。“不错，你们是什么人，你们是不是不知道，你们的意\n",
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      "generated text:  就不再说什么了。”这个自然是我们天南的大晋的修仙界。”韩立一边说着，一边在思量着什么。韩立没有说什么，一抬手，一道金弧从手指中喷出，一下将那块晶石一抛，然后一张金色符文从符文中飞出，一个古怪的小山洞，\n",
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      "generated text:  但是韩立却没有露出意外之色。“不可能。你们也不用再去追了。”韩立目光闪动的说道。“不错，我们的确是一个元婴后期的修士，根本不敢轻易的。但是这种神通，实在太高，只要一击到了此物，就会被人用来炼制符宝。这\n",
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      "generated text:  就在韩立和曲魂身后，一动不动起来。韩立见此，不再迟疑的一扬手，一个玉瓶飞出，一个盘旋后，就到了韩立身前。韩立目光一扫，只见在远处的天空中，一道青虹从天而起，一闪后，就到了韩立面前。韩立目光一闪，就在原\n"
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      "generated text:  ，的。他，的也可可以轻修的的轻修士的者者，，也不是可以可以做的的到到到此的到此，，也只能无法分辨的的出一出个来，，来韩了立，。的韩的。。。“。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。\n",
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      "generated text:  就将玉简放进了储物袋中。“这是什么？”韩立一听此话，心中一动，但马上就想起了什么，急忙向韩立问道。“这个………韩立一见此幕，心中一凛，但马上就想要再施展什么厉害的厉害神通？”韩立神色一动，忽然一张口，\n",
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      "generated text:  就将玉简收了起来。“这个……”韩立一怔。“不错。我们也。这里就是我们的洞府了。”韩立一听此话，脸色一沉的说道：“你们这是什么意思？”韩立一听此话，有些意外。“这个………韩立有些意外。“这个自然。我们几\n",
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      "generated text:  就不再说什么了。“韩立淡淡一笑道。“这个自然。这里的确有些灵气波动，似乎有些不凡。“韩立神色一动的说道。“这个自然。这里的确有些危险。”韩立不动声色的说道。“这个自然是这里的。”韩立淡淡的说道。“这个\n",
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      "generated text:  就在原地盘膝坐下。一张口。一团青色光球从口中喷出，一个盘旋后，一下没入了其中不见了踪踪。韩立目光一扫，脸色微变。只见在他们的头顶处，有一个数丈大的巨大洞口，一旁的白袍少女却面色一变的说道：“这位前辈，\n",
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      "generated text:  并且又说道：“我们也是想让我们一趟吧。”韩立淡淡的说道。“原来如此。”韩立心中思量着，目光闪动不停。“这是？”韩立一怔，有些不解。“不错。我们也是此人的。”韩立神色一动，淡淡的说道。“这个自然。我们要\n",
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      "generated text:  就不再理会了。韩立微微一笑，就不再说话了。韩立则不再理会，直奔山峰的峰顶而去。在离山峰数百里外的一处山头上空，一道青虹激射而出，一闪后，就到了百余丈之外。韩立双目一眯，随即单手一翻转，一个手掌中多出了\n",
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      "generated text:  就不再理会此事了。韩立一边思量着，忽然一转身，人就出现在了阁楼中间的一间石屋中，一个个面目狰狞异常，一身长长的怪异气息，让人一见就不禁心惊。“不错。这些妖物，一个个面目狰狞凶恶，一身黑气缠身，但一身神\n",
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      "generated text:  就将那些飞剑剑气全都一闪的没入虚空中。韩立脸色一沉，手掌一翻转，手中多出了一个白色玉盒。“这是？”韩立一见此幕，心中一惊。这些黑色光柱一接触到光幕，立刻被击的溃散，连人带身都未能。韩立心中惊讶，但是他\n",
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      "generated text:  随意的问道。“这个不好说。我们天南修士，也不是不可能的。”韩立淡淡的说道。“这个，我也不太清楚。”韩立神色如常的说道。“这个不好说。我们也是想找一处洞府，将那些妖兽都带到了此地。韩立一走出了此地，就将\n",
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      "generated text:  然后就将玉简拿到了手中。韩立将此物收，将其收进了储物袋。韩立一边在附近盘旋不定着。韩立望着远处的巨大光球，一下将那些噬金虫全都收进了袋中。韩立一边想着，一边不时的回头望着韩立。韩立心中一动，但是却没有\n",
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      "generated text:  就带着韩立向下方飞去。韩立一边飞遁，一边不停的往前方飞去。韩立和曲魂自然不会轻易的一击而死的。但是这一切都是韩立在这些年间，从未见有人修炼过此功法，这才能真正的进阶化神期的机会，还真不少。不过，这些人\n",
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      "generated text:  就不再说什么了。“韩立神色如常的说道。“这个小子，我不会让你们再离开此地的。”韩立神色如常的说道。“这倒也是。但是我们三人，也不会轻易的出现在这里。韩立等人正在暗自争斗中，不时有一些修士从山下飞过的，\n",
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      "\u001b[0;32m~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_do_call\u001b[0;34m(self, fn, *args)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1363\u001b[0m   \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_do_call\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mfn\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1364\u001b[0m     \u001b[0;32mtry\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1365\u001b[0;31m       \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mfn\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1366\u001b[0m     \u001b[0;32mexcept\u001b[0m \u001b[0merrors\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mOpError\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0me\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1367\u001b[0m       \u001b[0mmessage\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mcompat\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mas_text\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0me\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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    "    \n",
    "    batch_train_loss_list = []\n",
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    "    for batch_i in range(batch_num):\n",
    "        \n",
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    "        batch_train_loss_list.append(batch_train_loss)\n",
    "        \n",
    "        if batch_i % 2000 == 0:\n",
    "            print(log_str.format(\n",
    "                epoch+1, (batch_i+1), batch_num, np.mean(batch_train_loss_list), time.time()-start\n",
    "            ))\n",
    "            start = time.time()\n",
    "            predict(start_str=\"韩立自信的点点头，\", sess=sess)\n",
    "                \n",
    "    os.makedirs(FLAGS.ckpt_weights, exist_ok=True)\n",
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