一个基于深度学习的人工智障
●修改版开源者 ALICE.xhcm/星河残梦
注：目前本人测试过的能达成最低对话要求的文件总大小为36.7G，炼丹要有耐心，心不诚则丹不成，记得多语料库食用，若逻辑很强，质量更高，效果更佳。
●希望点开ta的 朋友为ta添加主动学习模块，添加过后可在CSU开源协会中@ALICE，本人会提供奖励(就看你们看不看的上了，松下WE-DC12电动牙刷一把，京东最高价799,最低价599)。
●感谢《走向TensorFlow2.0:深度学习应用编程快速入门》的案例代码，感谢GitHub。，(然而Github.上面的源码跑不了)
●若本代码有任何侵权行为，请联系qq:1013372977,我会立刻删除与该代码有关的文件。
●感谢 OctAutumn（拾秋） 修改了训练循环
●感谢 c76d 对语料的筛选并提供聊天记录转语料库的main.py 使用方法见main.py,c76d已经做出了相应注释（不懂的请在群里@他）。
●感谢大三刘学长的支持，在假期帮助我修改代码，其QQ昵称为"执念"。
正文开始：
●首先，你要有一张N卡（如果你不想闻到CPU的香气的话）
●基本操作流程:
●配置GPU环境 安装CUDA 安装cudnn（这玩意涉及玄学问题） 下载jieba包 下载TensorFlow包 下载乱七八糟的一堆包 总之缺啥下啥
●添加语料库到train-data 最好有E M标识（详情请见ALICE open source\train_data\xiaohuangji50w_nofenci.conv） 最好为两句对话切有严密逻辑，否则后果自负（doge）
●在seq2seq.ini调 整batch-size以达到训练效率最大化并选择训练所需的语料库(不用的前面加#注释掉）
●打开execute.py进行训练
●打开app.py进行对话
●关闭程序
●删掉文件以节约硬盘空间
●如果觉得训练效果不佳的话，请到execute.py第30行删除“, errors='ignore'”后进行尝试，若删除后不能正常使用，请归还此处代码，更换高质量语料库。
●记得对ta好点，看看ta的名字和我的名字之间的关系(自己改名我不管)
编译器:pycharm
●Python版本 要求:3.0+
●TensorFlow要求2.0版本以上(我记得是)
●如果显卡有CUDA核心即可进行加速训练，显存，内存和CUDA核心数影响训练效率。
●GPU环境不成功请沐浴更衣烧香禁欲斋戒数日，心不诚，则丹不成，我如何配置上的环境至今是个玄学问题。
●如果程序有问题可在CSU开源协会群中@ALICE使用askme。(手动滑稽， 本人日常在线，不睡懒觉就是在线上)。