我粗略地遵循了这个教程：
https://machinelearningmastery.com/text-generation-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
一个值得注意的区别是我使用2个带有压差的LSTM层 . 我的数据集不同（音乐数据设置为abc表示法） . 我确实生成了一些歌曲，但是在生成过程中经过一定数量的步骤（可能从30步到数百步）之后，LSTM一遍又一遍地生成完全相同的序列 . 例如，它曾经卡在为歌曲生成URL：
F：http://www.youtube.com/watch?v=JPtqU6pipQI
等等 ...
它也曾经生成相同的两首歌曲（两首歌曲是一个约300个字符的序列） . 一开始它产生了3-4个好片，但之后，它几乎无限期地重新制作了两首歌 .
我在想， does anyone have some insight into what could be happening ?
我想澄清一下，无论重复还是非重复产生的任何序列似乎都是新的（模型不记忆） . 验证损失和培训损失按预期减少 . Andrej Karpathy能够生成一个包含数千个字符的文档，我无法找到这种无限期卡住的模式 .