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用于从目录中读取文本文件并创建一个数据集。这个函数可以自动将文本文件转换为整数序列#xff0c;以便在神经网络中使用。
keras.utils.text_dataset_from_directory(directory,labelsinferred,label_modeint,class_…text_dataset_from_directory
用于从目录中读取文本文件并创建一个数据集。这个函数可以自动将文本文件转换为整数序列以便在神经网络中使用。
keras.utils.text_dataset_from_directory(directory,labelsinferred,label_modeint,class_namesNone,batch_size32,max_lengthNone,shuffleTrue,seedNone,validation_splitNone,subsetNone,follow_linksFalse,
)
参数说明
directory包含文本文件的目录路径。labelsinferred默认值为inferred表示Keras将尝试从文件名中推断标签。如果需要手动指定标签可以将此参数设置为一个整数列表或字典。label_modeint默认值为int表示标签将被编码为整数。如果需要使用其他模式如categorical可以将此参数设置为相应的字符串。class_namesNone可选参数用于指定类别名称。如果提供了类别名称列表数据集将使用这些名称进行编码。batch_size32每个批次中的样本数量。max_lengthNone可选参数用于限制每个样本的最大长度。如果未指定则使用文件中最长的样本作为最大长度。shuffleTrue是否在每个epoch开始时对数据进行洗牌。seedNone随机数生成器的种子用于确保可重复的结果。validation_splitNone可选参数用于指定验证集的比例。如果提供了值将从训练集中划分出相应比例的数据作为验证集。subsetNone可选参数用于指定要加载的子集training、validation或testing。follow_linksFalse是否跟随符号链接。如果为True将加载符号链接指向的文件如果为False将加载实际文件。
示例1
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences#定义一个函数来创建数据集
def create_dataset(directory, num_wordsNone, sequence_length100):# 使用Tokenizer对文本进行编码tokenizer Tokenizer(num_wordsnum_words)tokenizer.fit_on_texts(directory)sequences tokenizer.texts_to_sequences(directory)# 对序列进行填充使它们具有相同的长度padded_sequences pad_sequences(sequences, maxlensequence_length)return padded_sequences#使用create_dataset函数创建数据集并将其分为训练集和验证集
train_data create_dataset(path/to/train/directory)
val_data create_dataset(path/to/validation/directory)#使用keras.utils.text_dataset_from_directory函数创建数据集
train_dataset keras.utils.text_dataset_from_directory(path/to/train/directory,batch_size32,sequence_length100,validation_split0.2,subsettraining,seed42,class_modecategorical
)val_dataset keras.utils.text_dataset_from_directory(path/to/validation/directory,batch_size32,sequence_length100,validation_split0.2,subsetvalidation,seed42,class_modecategorical
)示例2
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.utils import text_dataset_from_directory# 设置参数
directory path/to/your/directory # 指定包含文本数据的目录路径
batch_size 32 # 每个批次中的样本数量
max_length 100 # 每个样本的最大长度# 创建数据集
train_dataset text_dataset_from_directory(directory,batch_sizebatch_size,max_lengthmax_length,shuffleTrue,validation_split0.2,subsettraining, #设置subsettraining表示只加载训练集的数据
)val_dataset text_dataset_from_directory(directory,batch_sizebatch_size,max_lengthmax_length,shuffleTrue,validation_split0.2,subsetvalidation, #设置subsetvalidation表示只加载验证集的数据
)
