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引入Redis|tensorflow實(shí)現(xiàn) 聊天AI--PigPig養(yǎng)成記(3)

wenshi11019 / 2801人閱讀

摘要:引入項(xiàng)目鏈接在集成之后,為了提高效率,我打算將消息存儲(chǔ)在緩存系統(tǒng)中,本節(jié)將介紹在項(xiàng)目中的引入,以及前端界面的開(kāi)發(fā)。引入后,完整代碼鏈接。

引入Redis

項(xiàng)目github鏈接

在集成Netty之后,為了提高效率,我打算將消息存儲(chǔ)在Redis緩存系統(tǒng)中,本節(jié)將介紹Redis在項(xiàng)目中的引入,以及前端界面的開(kāi)發(fā)。

引入Redis后,完整代碼鏈接。

想要直接得到訓(xùn)練了13000步的聊天機(jī)器人可以直接下載鏈接中

這三個(gè)文件,以及詞匯表文件

然后直接運(yùn)行連接中的py腳本進(jìn)行測(cè)試即可。

最終實(shí)現(xiàn)效果如下:

在Netty中引入Redis
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.time.LocalDateTime;

import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.SimpleChannelInboundHandler;
import io.netty.channel.group.ChannelGroup;
import io.netty.channel.group.DefaultChannelGroup;
import io.netty.handler.codec.http.websocketx.TextWebSocketFrame;
import io.netty.util.concurrent.GlobalEventExecutor;
import redis.clients.jedis.Jedis;

public class ChatHandler 
    extends SimpleChannelInboundHandler{
    private static ChannelGroup clients=
            new DefaultChannelGroup(GlobalEventExecutor.INSTANCE);
    
    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, TextWebSocketFrame msg) throws Exception {
        System.out.println("channelRead0...");
        
        //連接redis
        Jedis jedis=new Jedis("localhost");
        System.out.println("連接成功...");
        System.out.println("服務(wù)正在運(yùn)行:"+jedis.ping());
        
        //得到用戶(hù)輸入的消息,需要寫(xiě)入文件/緩存中,讓AI進(jìn)行讀取
        String content=msg.text();
        if(content==null||content=="") {
            System.out.println("content 為null");
            return ;
        }
        System.out.println("接收到的消息:"+content);

        //寫(xiě)入緩存中
        jedis.set("user_say", content+":user");
        
        Thread.sleep(1000);
        //讀取AI返回的內(nèi)容
        String AIsay=null;
        while(AIsay=="no"||AIsay==null) {
            //從緩存中讀取AI回復(fù)的內(nèi)容
            AIsay=jedis.get("ai_say");
            String [] arr=AIsay.split(":");
            AIsay=arr[0];
        }

        //讀取后馬上向緩存中寫(xiě)入
        jedis.set("ai_say", "no");
        //沒(méi)有說(shuō),或者還沒(méi)說(shuō)
        if(AIsay==null||AIsay=="") {
            System.out.println("AIsay==null||AIsay==""");
            return;
        }
        System.out.println("AI說(shuō):"+AIsay);
        
        clients.writeAndFlush(
                new TextWebSocketFrame(
                        "AI_PigPig在"+LocalDateTime.now()
                        +"說(shuō):"+AIsay));
    }
    
    @Override
    public void handlerAdded(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
        System.out.println("add...");
        clients.add(ctx.channel());
    }
    
    @Override
    public void handlerRemoved(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
        System.out.println("客戶(hù)端斷開(kāi),channel對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)id為:"
                +ctx.channel().id().asLongText());
        System.out.println("客戶(hù)端斷開(kāi),channel對(duì)應(yīng)的短id為:"
                +ctx.channel().id().asShortText());
    }
 
}
在Python中引入Redis
with tf.Session() as sess:#打開(kāi)作為一次會(huì)話(huà)
    # 恢復(fù)前一次訓(xùn)練
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(".")#從檢查點(diǎn)文件中返回一個(gè)狀態(tài)(ckpt)
    #如果ckpt存在,輸出模型路徑
    if ckpt != None:
        print(ckpt.model_checkpoint_path)
        model.saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)#儲(chǔ)存模型參數(shù)
    else:
        print("沒(méi)找到模型")
    r.set("user_say","no")
    #測(cè)試該模型的能力
    while True:
        line="no"
        #從緩存中進(jìn)行讀取
        while line=="no":
            line=r.get("user_say").decode()
            #print(line)
        list1=line.split(":")
        if len(list1)==1:
            input_string="no"
        else:
            input_string=list1[0]
            r.set("user_say","no")
                          
        
    # 退出
        if input_string == "quit":
           exit()
        if input_string != "no":
            input_string_vec = []#輸入字符串向量化
            for words in input_string.strip():
                input_string_vec.append(vocab_en.get(words, UNK_ID))#get()函數(shù):如果words在詞表中,返回索引號(hào);否則,返回UNK_ID
                bucket_id = min([b for b in range(len(buckets)) if buckets[b][0] > len(input_string_vec)])#保留最小的大于輸入的bucket的id
                encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights = model.get_batch({bucket_id: [(input_string_vec, [])]}, bucket_id)
                #get_batch(A,B):兩個(gè)參數(shù),A為大小為len(buckets)的元組,返回了指定bucket_id的encoder_inputs,decoder_inputs,target_weights
                _, _, output_logits = model.step(sess, encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights, bucket_id, True)
                #得到其輸出
                outputs = [int(np.argmax(logit, axis=1)) for logit in output_logits]#求得最大的預(yù)測(cè)范圍列表
                if EOS_ID in outputs:#如果EOS_ID在輸出內(nèi)部,則輸出列表為[,,,,:End]
                    outputs = outputs[:outputs.index(EOS_ID)]
             
                response = "".join([tf.compat.as_str(vocab_de[output]) for output in outputs])#轉(zhuǎn)為解碼詞匯分別添加到回復(fù)中
                print("AI-PigPig > " + response)#輸出回復(fù)
                #向緩存中進(jìn)行寫(xiě)入
                r.set("ai_say",response+":AI")

下一節(jié)將講述通信規(guī)則的制定,以規(guī)范應(yīng)用程序。

文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。

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