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本教程演示了两种加载和预处理文本的方法。
- 首先，您将使用 Keras 实用程序和预处理层。这些包括
tf.keras.utils.text_dataset_from_directory将数据转换为tf.data.Dataset以及tf.keras.layers.TextVectorization用于数据标准化、标记化和向量化。如果您是 TensorFlow 新手，您应该从这些开始。 - 然后，您将使用更低级的实用程序，如
tf.data.TextLineDataset加载文本文件，tf.lookup用于自定义模型内查找表，以及 TensorFlow 文本 API，如text.UnicodeScriptTokenizer和text.case_fold_utf8，以更细粒度地控制预处理数据。
pip install "tensorflow-text==2.13.*"
import collections
import pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import losses
from tensorflow.keras import utils
from tensorflow.keras.layers import TextVectorization
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as tf_text
示例 1：预测 Stack Overflow 问题的标签
作为第一个示例，您将从 Stack Overflow 下载一个编程问题数据集。每个问题（“如何按值对字典进行排序？”）都用一个标签标记（Python、CSharp、JavaScript 或 Java）。您的任务是开发一个模型来预测问题的标签。这是一个多类分类的示例——一种重要且应用广泛的机器学习问题。
要实现此任务，您将从最简单的工具开始
keras.utils.text_datasaet_from_directory：用于加载文本文件示例。keras.layers.TextVectorization：用于将字符串转换为标记索引。
下载并探索数据集
首先使用 tf.keras.utils.get_file 下载 Stack Overflow 数据集，并探索目录结构
data_url = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz'
dataset_dir = utils.get_file(
origin=data_url,
untar=True,
cache_dir='stack_overflow',
cache_subdir='')
dataset_dir = pathlib.Path(dataset_dir).parent
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/stack_overflow_16k.tar.gz 6053168/6053168 [==============================] - 0s 0us/step
list(dataset_dir.iterdir())
[PosixPath('/tmp/.keras/stack_overflow_16k.tar.gz'),
PosixPath('/tmp/.keras/README.md'),
PosixPath('/tmp/.keras/train'),
PosixPath('/tmp/.keras/test')]
train_dir = dataset_dir/'train'
list(train_dir.iterdir())
[PosixPath('/tmp/.keras/train/java'),
PosixPath('/tmp/.keras/train/csharp'),
PosixPath('/tmp/.keras/train/python'),
PosixPath('/tmp/.keras/train/javascript')]
train/csharp、train/java、train/python 和 train/javascript 目录包含许多文本文件，每个文件都是一个 Stack Overflow 问题。
打印示例文件并检查数据
sample_file = train_dir/'python/1755.txt'
with open(sample_file) as f:
print(f.read())
why does this blank program print true x=true.def stupid():. x=false.stupid().print x
加载数据集
接下来，您将从磁盘加载数据并将其准备成适合训练的格式。为此，您将使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory 实用程序来创建一个带标签的 tf.data.Dataset。如果您不熟悉 tf.data，它是一个用于构建输入管道的强大工具集。（在 tf.data：构建 TensorFlow 输入管道 指南中了解更多信息。）
tf.keras.utils.text_dataset_from_directory API 期望目录结构如下
train/
...csharp/
......1.txt
......2.txt
...java/
......1.txt
......2.txt
...javascript/
......1.txt
......2.txt
...python/
......1.txt
......2.txt
在运行机器学习实验时，最佳实践是将数据集划分为三个部分：训练、验证 和 测试。
Stack Overflow 数据集已经划分为训练集和测试集，但缺少验证集。
使用训练数据的 80:20 分割创建验证集，方法是使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory，并将 validation_split 设置为 0.2（即 20%）
batch_size = 32
seed = 42
raw_train_ds = utils.text_dataset_from_directory(
train_dir,
batch_size=batch_size,
validation_split=0.2,
subset='training',
seed=seed)
Found 8000 files belonging to 4 classes. Using 6400 files for training. 2024-07-13 05:52:05.982093: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1960] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://tensorflowcn.cn/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices...
正如前面的单元格输出所示，训练文件夹中有 8,000 个示例，其中您将使用 80%（或 6,400 个）进行训练。您将在稍后了解到，可以通过将 tf.data.Dataset 直接传递给 Model.fit 来训练模型。
首先，遍历数据集并打印出一些示例，以了解数据。
for text_batch, label_batch in raw_train_ds.take(1):
for i in range(10):
print("Question: ", text_batch.numpy()[i])
print("Label:", label_batch.numpy()[i])
Question: b'"my tester is going to the wrong constructor i am new to programming so if i ask a question that can be easily fixed, please forgive me. my program has a tester class with a main. when i send that to my regularpolygon class, it sends it to the wrong constructor. i have two constructors. 1 without perameters..public regularpolygon(). {. mynumsides = 5;. mysidelength = 30;. }//end default constructor...and my second, with perameters. ..public regularpolygon(int numsides, double sidelength). {. mynumsides = numsides;. mysidelength = sidelength;. }// end constructor...in my tester class i have these two lines:..regularpolygon shape = new regularpolygon(numsides, sidelength);. shape.menu();...numsides and sidelength were declared and initialized earlier in the testing class...so what i want to happen, is the tester class sends numsides and sidelength to the second constructor and use it in that class. but it only uses the default constructor, which therefor ruins the whole rest of the program. can somebody help me?..for those of you who want to see more of my code: here you go..public double vertexangle(). {. system.out.println(""the vertex angle method: "" + mynumsides);// prints out 5. system.out.println(""the vertex angle method: "" + mysidelength); // prints out 30.. double vertexangle;. vertexangle = ((mynumsides - 2.0) / mynumsides) * 180.0;. return vertexangle;. }//end method vertexangle..public void menu().{. system.out.println(mynumsides); // prints out what the user puts in. system.out.println(mysidelength); // prints out what the user puts in. gotographic();. calcr(mynumsides, mysidelength);. calcr(mynumsides, mysidelength);. print(); .}// end menu...this is my entire tester class:..public static void main(string[] arg).{. int numsides;. double sidelength;. scanner keyboard = new scanner(system.in);.. system.out.println(""welcome to the regular polygon program!"");. system.out.println();.. system.out.print(""enter the number of sides of the polygon ==> "");. numsides = keyboard.nextint();. system.out.println();.. system.out.print(""enter the side length of each side ==> "");. sidelength = keyboard.nextdouble();. system.out.println();.. regularpolygon shape = new regularpolygon(numsides, sidelength);. shape.menu();.}//end main...for testing it i sent it numsides 4 and sidelength 100."\n'
Label: 1
Question: b'"blank code slow skin detection this code changes the color space to lab and using a threshold finds the skin area of an image. but it\'s ridiculously slow. i don\'t know how to make it faster ? ..from colormath.color_objects import *..def skindetection(img, treshold=80, color=[255,20,147]):.. print img.shape. res=img.copy(). for x in range(img.shape[0]):. for y in range(img.shape[1]):. rgbimg=rgbcolor(img[x,y,0],img[x,y,1],img[x,y,2]). labimg=rgbimg.convert_to(\'lab\', debug=false). if (labimg.lab_l > treshold):. res[x,y,:]=color. else: . res[x,y,:]=img[x,y,:].. return res"\n'
Label: 3
Question: b'"option and validation in blank i want to add a new option on my system where i want to add two text files, both rental.txt and customer.txt. inside each text are id numbers of the customer, the videotape they need and the price...i want to place it as an option on my code. right now i have:...add customer.rent return.view list.search.exit...i want to add this as my sixth option. say for example i ordered a video, it would display the price and would let me confirm the price and if i am going to buy it or not...here is my current code:.. import blank.io.*;. import blank.util.arraylist;. import static blank.lang.system.out;.. public class rentalsystem{. static bufferedreader input = new bufferedreader(new inputstreamreader(system.in));. static file file = new file(""file.txt"");. static arraylist<string> list = new arraylist<string>();. static int rows;.. public static void main(string[] args) throws exception{. introduction();. system.out.print(""nn"");. login();. system.out.print(""nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn"");. introduction();. string repeat;. do{. loadfile();. system.out.print(""nwhat do you want to do?nn"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nn | 1. add customer | 2. rent return |n"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nn | 3. view list | 4. search |n"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nn | 5. exit |n"");. system.out.print(""n - - - - - - - - - -"");. system.out.print(""nnchoice:"");. int choice = integer.parseint(input.readline());. switch(choice){. case 1:. writedata();. break;. case 2:. rentdata();. break;. case 3:. viewlist();. break;. case 4:. search();. break;. case 5:. system.out.println(""goodbye!"");. system.exit(0);. default:. system.out.print(""invalid choice: "");. break;. }. system.out.print(""ndo another task? [y/n] "");. repeat = input.readline();. }while(repeat.equals(""y""));.. if(repeat!=""y"") system.out.println(""ngoodbye!"");.. }.. public static void writedata() throws exception{. system.out.print(""nname: "");. string cname = input.readline();. system.out.print(""address: "");. string add = input.readline();. system.out.print(""phone no.: "");. string pno = input.readline();. system.out.print(""rental amount: "");. string ramount = input.readline();. system.out.print(""tapenumber: "");. string tno = input.readline();. system.out.print(""title: "");. string title = input.readline();. system.out.print(""date borrowed: "");. string dborrowed = input.readline();. system.out.print(""due date: "");. string ddate = input.readline();. createline(cname, add, pno, ramount,tno, title, dborrowed, ddate);. rentdata();. }.. public static void createline(string name, string address, string phone , string rental, string tapenumber, string title, string borrowed, string due) throws exception{. filewriter fw = new filewriter(file, true);. fw.write(""nname: ""+name + ""naddress: "" + address +""nphone no.: ""+ phone+""nrentalamount: ""+rental+""ntape no.: ""+ tapenumber+""ntitle: ""+ title+""ndate borrowed: ""+borrowed +""ndue date: ""+ due+"":rn"");. fw.close();. }.. public static void loadfile() throws exception{. try{. list.clear();. fileinputstream fstream = new fileinputstream(file);. bufferedreader br = new bufferedreader(new inputstreamreader(fstream));. rows = 0;. while( br.ready()). {. list.add(br.readline());. rows++;. }. br.close();. } catch(exception e){. system.out.println(""list not yet loaded."");. }. }.. public static void viewlist(){. system.out.print(""n~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print("" |list of all costumers|"");. system.out.print(""~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. for(int i = 0; i <rows; i++){. system.out.println(list.get(i));. }. }. public static void rentdata()throws exception. { system.out.print(""n~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print("" |rent data list|"");. system.out.print(""~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print(""nenter customer name: "");. string cname = input.readline();. system.out.print(""date borrowed: "");. string dborrowed = input.readline();. system.out.print(""due date: "");. string ddate = input.readline();. system.out.print(""return date: "");. string rdate = input.readline();. system.out.print(""rent amount: "");. string ramount = input.readline();.. system.out.print(""you pay:""+ramount);... }. public static void search()throws exception. { system.out.print(""n~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print("" |search costumers|"");. system.out.print(""~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~"");. system.out.print(""nenter costumer name: "");. string cname = input.readline();. boolean found = false;.. for(int i=0; i < rows; i++){. string temp[] = list.get(i).split("","");.. if(cname.equals(temp[0])){. system.out.println(""search result:nyou are "" + temp[0] + "" from "" + temp[1] + "".""+ temp[2] + "".""+ temp[3] + "".""+ temp[4] + "".""+ temp[5] + "" is "" + temp[6] + "".""+ temp[7] + "" is "" + temp[8] + ""."");. found = true;. }. }.. if(!found){. system.out.print(""no results."");. }.. }.. public static boolean evaluate(string uname, string pass){. if (uname.equals(""admin"")&&pass.equals(""12345"")) return true;. else return false;. }.. public static string login()throws exception{. bufferedreader input=new bufferedreader(new inputstreamreader(system.in));. int counter=0;. do{. system.out.print(""username:"");. string uname =input.readline();. system.out.print(""password:"");. string pass =input.readline();.. boolean accept= evaluate(uname,pass);.. if(accept){. break;. }else{. system.out.println(""incorrect username or password!"");. counter ++;. }. }while(counter<3);.. if(counter !=3) return ""login successful"";. else return ""login failed"";. }. public static void introduction() throws exception{.. system.out.println("" - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. system.out.println("" ! r e n t a l !"");. system.out.println("" ! ~ ~ ~ ~ ~ ! ================= ! ~ ~ ~ ~ ~ !"");. system.out.println("" ! s y s t e m !"");. system.out.println("" - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -"");. }..}"\n'
Label: 1
Question: b'"exception: dynamic sql generation for the updatecommand is not supported against a selectcommand that does not return any key i dont know what is the problem this my code : ..string nomtable;..datatable listeetablissementtable = new datatable();.datatable listeinteretstable = new datatable();.dataset ds = new dataset();.sqldataadapter da;.sqlcommandbuilder cmdb;..private void listeinterets_click(object sender, eventargs e).{. nomtable = ""listeinteretstable"";. d.cnx.open();. da = new sqldataadapter(""select nome from offices"", d.cnx);. ds = new dataset();. da.fill(ds, nomtable);. datagridview1.datasource = ds.tables[nomtable];.}..private void sauvgarder_click(object sender, eventargs e).{. d.cnx.open();. cmdb = new sqlcommandbuilder(da);. da.update(ds, nomtable);. d.cnx.close();.}"\n'
Label: 0
Question: b'"parameter with question mark and super in blank, i\'ve come across a method that is formatted like this:..public final subscription subscribe(final action1<? super t> onnext, final action1<throwable> onerror) {.}...in the first parameter, what does the question mark and super mean?"\n'
Label: 1
Question: b'call two objects wsdl the first time i got a very strange wsdl. ..i would like to call the object (interface - invoicecheck_out) do you know how?....i would like to call the object (variable) do you know how?..try to call (it`s ok)....try to call (how call this?)\n'
Label: 0
Question: b"how to correctly make the icon for systemtray in blank using icon sizes of any dimension for systemtray doesn't look good overall. .what is the correct way of making icons for windows system tray?..screenshots: http://imgur.com/zsibwn9..icon: http://imgur.com/vsh4zo8\n"
Label: 0
Question: b'"is there a way to check a variable that exists in a different script than the original one? i\'m trying to check if a variable, which was previously set to true in 2.py in 1.py, as 1.py is only supposed to continue if the variable is true...2.py..import os..completed = false..#some stuff here..completed = true...1.py..import 2 ..if completed == true. #do things...however i get a syntax error at ..if completed == true"\n'
Label: 3
Question: b'"blank control flow i made a number which asks for 2 numbers with blank and responds with the corresponding message for the case. how come it doesnt work for the second number ? .regardless what i enter for the second number , i am getting the message ""your number is in the range 0-10""...using system;.using system.collections.generic;.using system.linq;.using system.text;..namespace consoleapplication1.{. class program. {. static void main(string[] args). {. string myinput; // declaring the type of the variables. int myint;.. string number1;. int number;... console.writeline(""enter a number"");. myinput = console.readline(); //muyinput is a string which is entry input. myint = int32.parse(myinput); // myint converts the string into an integer.. if (myint > 0). console.writeline(""your number {0} is greater than zero."", myint);. else if (myint < 0). console.writeline(""your number {0} is less than zero."", myint);. else. console.writeline(""your number {0} is equal zero."", myint);.. console.writeline(""enter another number"");. number1 = console.readline(); . number = int32.parse(myinput); .. if (number < 0 || number == 0). console.writeline(""your number {0} is less than zero or equal zero."", number);. else if (number > 0 && number <= 10). console.writeline(""your number {0} is in the range from 0 to 10."", number);. else. console.writeline(""your number {0} is greater than 10."", number);.. console.writeline(""enter another number"");.. }. } .}"\n'
Label: 0
Question: b'"credentials cannot be used for ntlm authentication i am getting org.apache.commons.httpclient.auth.invalidcredentialsexception: credentials cannot be used for ntlm authentication: exception in eclipse..whether it is possible mention eclipse to take system proxy settings directly?..public class httpgetproxy {. private static final string proxy_host = ""proxy.****.com"";. private static final int proxy_port = 6050;.. public static void main(string[] args) {. httpclient client = new httpclient();. httpmethod method = new getmethod(""https://kodeblank.org"");.. hostconfiguration config = client.gethostconfiguration();. config.setproxy(proxy_host, proxy_port);.. string username = ""*****"";. string password = ""*****"";. credentials credentials = new usernamepasswordcredentials(username, password);. authscope authscope = new authscope(proxy_host, proxy_port);.. client.getstate().setproxycredentials(authscope, credentials);.. try {. client.executemethod(method);.. if (method.getstatuscode() == httpstatus.sc_ok) {. string response = method.getresponsebodyasstring();. system.out.println(""response = "" + response);. }. } catch (ioexception e) {. e.printstacktrace();. } finally {. method.releaseconnection();. }. }.}...exception:... dec 08, 2017 1:41:39 pm . org.apache.commons.httpclient.auth.authchallengeprocessor selectauthscheme. info: ntlm authentication scheme selected. dec 08, 2017 1:41:39 pm org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector executeconnect. severe: credentials cannot be used for ntlm authentication: . org.apache.commons.httpclient.usernamepasswordcredentials. org.apache.commons.httpclient.auth.invalidcredentialsexception: credentials . cannot be used for ntlm authentication: . enter code here . org.apache.commons.httpclient.usernamepasswordcredentials. at org.apache.commons.httpclient.auth.ntlmscheme.authenticate(ntlmscheme.blank:332). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.authenticateproxy(httpmethoddirector.blank:320). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.executeconnect(httpmethoddirector.blank:491). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.executewithretry(httpmethoddirector.blank:391). at org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector.executemethod(httpmethoddirector.blank:171). at org.apache.commons.httpclient.httpclient.executemethod(httpclient.blank:397). at org.apache.commons.httpclient.httpclient.executemethod(httpclient.blank:323). at httpgetproxy.main(httpgetproxy.blank:31). dec 08, 2017 1:41:39 pm org.apache.commons.httpclient.httpmethoddirector processproxyauthchallenge. info: failure authenticating with ntlm @proxy.****.com:6050"\n'
Label: 1
标签为 0、1、2 或 3。要检查这些标签中的哪一个对应于哪个字符串标签，您可以检查数据集上的 class_names 属性
for i, label in enumerate(raw_train_ds.class_names):
print("Label", i, "corresponds to", label)
Label 0 corresponds to csharp Label 1 corresponds to java Label 2 corresponds to javascript Label 3 corresponds to python
接下来，您将使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory 创建验证集和测试集。您将使用训练集中剩余的 1,600 个评论进行验证。
# Create a validation set.
raw_val_ds = utils.text_dataset_from_directory(
train_dir,
batch_size=batch_size,
validation_split=0.2,
subset='validation',
seed=seed)
Found 8000 files belonging to 4 classes. Using 1600 files for validation.
test_dir = dataset_dir/'test'
# Create a test set.
raw_test_ds = utils.text_dataset_from_directory(
test_dir,
batch_size=batch_size)
Found 8000 files belonging to 4 classes.
配置数据集以提高性能
以下两种方法是您在加载数据时应该使用的重要方法，以确保 I/O 不会成为阻塞因素。
Dataset.cache在数据从磁盘加载后将其保存在内存中。这将确保数据集在训练模型时不会成为瓶颈。如果您的数据集太大而无法放入内存，您也可以使用此方法来创建一个高效的磁盘缓存，它比许多小文件更有效地读取。Dataset.prefetch在训练时重叠数据预处理和模型执行。
您可以在 使用 tf.data API 提高性能 指南的“预取”部分中了解有关这两种方法以及如何将数据缓存到磁盘的更多信息。
raw_train_ds = raw_train_ds.cache().prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)
raw_val_ds = raw_val_ds.cache().prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)
raw_test_ds = raw_test_ds.prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)
第一个示例将通过将文本处理集成到模型中来保持简单。但是，您可能可以通过将文本处理移到数据集管道中来提高性能，这将在 示例 2 中演示
准备数据集以进行训练
接下来，您将使用 tf.keras.layers.TextVectorization 层对数据进行标准化、标记化和向量化。
- 标准化是指对文本进行预处理，通常是为了删除标点符号或 HTML 元素以简化数据集。
- 标记化是指将字符串拆分为标记（例如，通过在空格处拆分将句子拆分为单个单词）。
- 向量化是指将标记转换为数字，以便可以将其馈送到神经网络中。
所有这些任务都可以通过此层来完成。（您可以在 tf.keras.layers.TextVectorization API 文档中了解有关这些任务的更多信息。）
请注意
- 默认标准化将文本转换为小写并删除标点符号（
standardize='lower_and_strip_punctuation'）。 - 默认标记器在空格处拆分（
split='whitespace'）。 - 默认向量化模式为
'int'（output_mode='int'）。这将输出整数索引（每个标记一个）。此模式可用于构建考虑单词顺序的模型。您还可以使用其他模式（例如'binary'）来构建 词袋 模型。
您将构建两个模型来了解有关 TextVectorization 的标准化、标记化和向量化的更多信息
- 首先，您将使用
'binary'向量化模式来构建词袋模型。 - 然后，您将使用
'int'模式与 1D 卷积网络一起使用。
VOCAB_SIZE = 10000
binary_vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='binary')
对于 'int' 模式，除了最大词汇量大小之外，您还需要设置一个明确的最大序列长度（MAX_SEQUENCE_LENGTH），这将导致该层将序列填充或截断为正好 output_sequence_length 个值
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 250
int_vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='int',
output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
接下来，调用 TextVectorization.adapt 以将预处理层的状态适应数据集。这将导致模型构建一个字符串到整数的索引。
# Make a text-only dataset (without labels), then call `TextVectorization.adapt`.
train_text = raw_train_ds.map(lambda text, labels: text)
binary_vectorize_layer.adapt(train_text)
int_vectorize_layer.adapt(train_text)
打印使用这些层预处理数据的结果
# Retrieve a batch (of 32 reviews and labels) from the dataset.
text_batch, label_batch = next(iter(raw_train_ds))
first_question, first_label = text_batch[0], label_batch[0]
print("Question:", first_question)
print("Label:", first_label)
Question: tf.Tensor(b'"unit testing of setters and getters teacher wanted us to do a comprehensive unit test. for me, this will be the first time that i use junit. i am confused about testing set and get methods. do you think should i test them? if the answer is yes; is this code enough for testing?.. public void testsetandget(){. int a = 10;. class firstclass = new class();. firstclass.setvalue(10);. int value = firstclass.getvalue();. assert.asserttrue(""error"", value==a);. }...in my code, i think if there is an error, we can\'t know that the error is deriving because of setter or getter."\n', shape=(), dtype=string)
Label: tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
二进制向量化层返回一个多热向量，在输入字符串中存在的每个标记的位置上都有一个 1。
print("'binary' vectorized question:",
list(binary_vectorize_layer(first_question).numpy()))
plt.plot(binary_vectorize_layer(first_question).numpy())
plt.xlim(0,1000)
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int_vectorize_layer(first_question).numpy())
'int' vectorized question: [1011 773 9 2456 8 1863 2362 690 1267 4 40 5 1 1011
196 12 74 13 72 33 2 98 105 14 3 70 9611 3
34 888 202 773 107 8 41 242 40 58 291 90 3 196
191 10 2 182 6 668 6 13 30 1187 12 773 22 42
1 28 5 140 29 5213 15 29 1 28 51 1 1 1
7 23 30 3 291 10 67 6 32 65 185 166 102 14
2 65 6 1 193 9 2784 45 2410 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
如上所示，TextVectorization 的 'binary' 模式返回一个数组，表示哪些标记至少在输入中出现一次，而 'int' 模式将每个标记替换为一个整数，从而保留其顺序。
您可以通过在该层上调用 TextVectorization.get_vocabulary 来查找每个整数对应的标记（字符串）
print("1289 ---> ", int_vectorize_layer.get_vocabulary()[1289])
print("313 ---> ", int_vectorize_layer.get_vocabulary()[313])
print("Vocabulary size: {}".format(len(int_vectorize_layer.get_vocabulary())))
1289 ---> roman 313 ---> source Vocabulary size: 10000
训练模型
现在该创建您的神经网络了。
对于 'binary' 向量化数据，定义一个简单的词袋线性模型，然后配置并训练它
binary_model = tf.keras.Sequential([
binary_vectorize_layer,
layers.Dense(4)])
binary_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
tf.keras.utils.plot_model(binary_model, show_shapes=True)
bin_history = binary_model.fit(
raw_train_ds, validation_data=raw_val_ds, epochs=10)
print()
Epoch 1/10 200/200 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 1.1243 - accuracy: 0.6344 - val_loss: 0.9157 - val_accuracy: 0.7869 Epoch 2/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.7811 - accuracy: 0.8186 - val_loss: 0.7511 - val_accuracy: 0.8006 Epoch 3/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.6287 - accuracy: 0.8587 - val_loss: 0.6652 - val_accuracy: 0.8112 Epoch 4/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.5349 - accuracy: 0.8869 - val_loss: 0.6116 - val_accuracy: 0.8194 Epoch 5/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.4687 - accuracy: 0.9036 - val_loss: 0.5748 - val_accuracy: 0.8288 Epoch 6/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.4182 - accuracy: 0.9177 - val_loss: 0.5482 - val_accuracy: 0.8350 Epoch 7/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3779 - accuracy: 0.9286 - val_loss: 0.5281 - val_accuracy: 0.8400 Epoch 8/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3446 - accuracy: 0.9372 - val_loss: 0.5125 - val_accuracy: 0.8413 Epoch 9/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.3164 - accuracy: 0.9430 - val_loss: 0.5003 - val_accuracy: 0.8419 Epoch 10/10 200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.2920 - accuracy: 0.9489 - val_loss: 0.4906 - val_accuracy: 0.8425
接下来，您将使用 'int' 向量化层来构建一个 1D 卷积网络
def create_model(vocab_size, num_labels, vectorizer=None):
my_layers =[]
if vectorizer is not None:
my_layers = [vectorizer]
my_layers.extend([
layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),
layers.Dropout(0.5),
layers.Conv1D(64, 5, padding="valid", activation="relu", strides=2),
layers.GlobalMaxPooling1D(),
layers.Dense(num_labels)
])
model = tf.keras.Sequential(my_layers)
return model
# `vocab_size` is `VOCAB_SIZE + 1` since `0` is used additionally for padding.
int_model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE + 1, num_labels=4, vectorizer=int_vectorize_layer)
tf.keras.utils.plot_model(int_model, show_shapes=True)
int_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
int_history = int_model.fit(raw_train_ds, validation_data=raw_val_ds, epochs=10)
Epoch 1/10 200/200 [==============================] - 3s 11ms/step - loss: 1.2609 - accuracy: 0.4155 - val_loss: 0.9600 - val_accuracy: 0.6062 Epoch 2/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.7983 - accuracy: 0.6636 - val_loss: 0.6417 - val_accuracy: 0.7450 Epoch 3/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.5727 - accuracy: 0.7869 - val_loss: 0.5340 - val_accuracy: 0.7912 Epoch 4/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.4181 - accuracy: 0.8587 - val_loss: 0.4851 - val_accuracy: 0.8150 Epoch 5/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.3045 - accuracy: 0.9025 - val_loss: 0.4703 - val_accuracy: 0.8194 Epoch 6/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.2227 - accuracy: 0.9353 - val_loss: 0.4883 - val_accuracy: 0.8138 Epoch 7/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.1617 - accuracy: 0.9581 - val_loss: 0.5029 - val_accuracy: 0.8175 Epoch 8/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.1124 - accuracy: 0.9745 - val_loss: 0.5341 - val_accuracy: 0.8100 Epoch 9/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.0844 - accuracy: 0.9806 - val_loss: 0.5664 - val_accuracy: 0.8100 Epoch 10/10 200/200 [==============================] - 2s 10ms/step - loss: 0.0604 - accuracy: 0.9848 - val_loss: 0.6008 - val_accuracy: 0.8062
loss = plt.plot(bin_history.epoch, bin_history.history['loss'], label='bin-loss')
plt.plot(bin_history.epoch, bin_history.history['val_loss'], '--', color=loss[0].get_color(), label='bin-val_loss')
loss = plt.plot(int_history.epoch, int_history.history['loss'], label='int-loss')
plt.plot(int_history.epoch, int_history.history['val_loss'], '--', color=loss[0].get_color(), label='int-val_loss')
plt.legend()
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('CE/token')
Text(0, 0.5, 'CE/token')
您几乎准备好训练您的模型了。
作为最后的预处理步骤，您将对训练集、验证集和测试集应用之前创建的 TextVectorization 层
binary_train_ds = raw_train_ds.map(lambda x,y: (binary_vectorize_layer(x), y))
binary_val_ds = raw_val_ds.map(lambda x,y: (binary_vectorize_layer(x), y))
binary_test_ds = raw_test_ds.map(lambda x,y: (binary_vectorize_layer(x), y))
int_train_ds = raw_train_ds.map(lambda x,y: (int_vectorize_layer(x), y))
int_val_ds = raw_val_ds.map(lambda x,y: (int_vectorize_layer(x), y))
int_test_ds = raw_test_ds.map(lambda x,y: (int_vectorize_layer(x), y))
导出模型
binary_model.export('bin.tf')
INFO:tensorflow:Assets written to: bin.tf/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: bin.tf/assets
Saved artifact at 'bin.tf'. The following endpoints are available:
* Endpoint 'serve'
Args:
args_0: string Tensor, shape=(None,)
Returns:
float32 Tensor, shape=(None, 4)
loaded = tf.saved_model.load('bin.tf')
binary_model.predict(['How do you sort a list?'])
1/1 [==============================] - 0s 115ms/step
array([[-0.09381464, 0.03331365, -0.58253384, 0.40242282]],
dtype=float32)
loaded.serve(tf.constant(['How do you sort a list?'])).numpy()
array([[-0.09381464, 0.03331365, -0.58253384, 0.40242282]],
dtype=float32)
将文本预处理逻辑包含在您的模型中，使您能够导出一个用于生产的模型，从而简化部署并减少 训练/测试偏差 的可能性。
在选择应用 tf.keras.layers.TextVectorization 的位置时，需要注意性能差异。在模型外部使用它使您能够在 GPU 上训练时对数据进行异步 CPU 处理和缓冲。因此，如果您在 GPU 上训练模型，您可能希望选择此选项以在开发模型时获得最佳性能，然后在准备好进行部署时切换到将 TextVectorization 层包含在模型中。
访问 保存和加载模型 教程以了解有关保存模型的更多信息。
示例 2：预测伊利亚特翻译的作者
以下提供了一个使用 tf.data.TextLineDataset 从文本文件加载示例，以及使用 TensorFlow 文本 预处理数据的示例。您将使用同一作品（荷马的伊利亚特）的三种不同的英语翻译，并训练一个模型来识别给定一行文本的翻译者。
要实现此任务，您将使用一些更低级的工具。
- 您将使用
tf.data.TextLineDataset从文件加载文本行。 - 您将使用以下方法实现自己的
keras.layers.TextVectorization版本：text.UnicodeScriptTokenizer- 用于将字符串转换为标记。tf.lookup.StaticVocabularyTable- 用于将标记转换为整数 ID。
- 您将通过将文本处理放在数据集管道中来最大限度地提高性能，以便它可以与模型训练并行运行。
下载并探索数据集
三种翻译的文本分别由以下人员完成：
本教程中使用的文本文件已经过一些典型的预处理任务，例如删除文档标题和页脚、行号和章节标题。
将这些经过轻微修改的文件下载到本地
DIRECTORY_URL = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/'
FILE_NAMES = ['cowper.txt', 'derby.txt', 'butler.txt']
for name in FILE_NAMES:
text_dir = utils.get_file(name, origin=DIRECTORY_URL + name)
parent_dir = pathlib.Path(text_dir).parent
list(parent_dir.iterdir())
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/cowper.txt
815980/815980 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/derby.txt
809730/809730 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/butler.txt
807992/807992 [==============================] - 0s 0us/step
[PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos.tar'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/butler.txt'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/fashion-mnist'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/cowper.txt'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos.tgz'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/mnist.npz'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/HIGGS.csv.gz'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/derby.txt'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/train.csv'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/heart.csv'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/320px-Felis_catus-cat_on_snow.jpg'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/194px-New_East_River_Bridge_from_Brooklyn_det.4a09796u.jpg'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/Red_sunflower'),
PosixPath('/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos')]
加载数据集
以前，使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory 时，文件中的所有内容都被视为单个示例。在这里，您将使用 tf.data.TextLineDataset，它旨在从文本文件创建 tf.data.Dataset，其中每个示例都是原始文件的一行文本。 TextLineDataset 适用于主要基于行的文本数据（例如，诗歌或错误日志）。
遍历这些文件，将每个文件加载到其自己的数据集中。每个示例都需要单独标记，因此使用 Dataset.map 将标记函数应用于每个示例。这将遍历数据集中的每个示例，返回 (example, label) 对。
def labeler(example, index):
return example, tf.cast(index, tf.int64)
labeled_data_sets = []
for i, file_name in enumerate(FILE_NAMES):
lines_dataset = tf.data.TextLineDataset(str(parent_dir/file_name))
labeled_dataset = lines_dataset.map(lambda ex: labeler(ex, i))
labeled_data_sets.append(labeled_dataset)
接下来，您将使用 Dataset.concatenate 将这些标记后的数据集组合成一个数据集，并使用 Dataset.shuffle 对其进行洗牌。
BUFFER_SIZE = 50000
BATCH_SIZE = 64
VALIDATION_SIZE = 5000
all_labeled_data = labeled_data_sets[0]
for labeled_dataset in labeled_data_sets[1:]:
all_labeled_data = all_labeled_data.concatenate(labeled_dataset)
all_labeled_data = all_labeled_data.shuffle(
BUFFER_SIZE, reshuffle_each_iteration=False)
像以前一样打印出一些示例。数据集尚未进行批处理，因此 all_labeled_data 中的每个条目都对应于一个数据点。
for text, label in all_labeled_data.take(10):
print("Sentence: ", text.numpy())
print("Label:", label.numpy())
Sentence: b"Lest, e'en despite of fate, thou find thy death." Label: 1 Sentence: b'A funeral pile; the spirit fled, delay' Label: 0 Sentence: b'Beneath Epistrophus and Schedius, took' Label: 0 Sentence: b'Thence in all haste advancing, all in arms,' Label: 1 Sentence: b'Thick on the Trojan host their masses fell;' Label: 1 Sentence: b'Thus they in heaven. But Diomede the while' Label: 0 Sentence: b'Each with his rod of measurement in hand,' Label: 0 Sentence: b"To rival us Immortals? see'st thou not" Label: 1 Sentence: b"And gnash'd his teeth and clutch'd the bloody dust," Label: 0 Sentence: b'Hector consults within himself what measures to take; but, at the' Label: 1
准备数据集以进行训练
您将不再使用 tf.keras.layers.TextVectorization 来预处理文本数据集，而是使用更低级的 TensorFlow 文本 API 来标准化和标记数据，构建词汇表并使用 tf.lookup.StaticVocabularyTable 将标记映射到整数，以馈送到模型。（了解更多关于 TensorFlow 文本）。
定义一个函数将文本转换为小写并对其进行标记。
- TensorFlow 文本提供了各种标记器。在本例中，您将使用
text.UnicodeScriptTokenizer对数据集进行标记。 - 您将使用
Dataset.map将标记应用于数据集。
class MyTokenizer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self):
super().__init__()
self.tokenizer = tf_text.UnicodeScriptTokenizer()
def call(self, text):
lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text)
result = self.tokenizer.tokenize(lower_case)
# If you pass a batch of strings, it will return a RaggedTensor.
if isinstance(result, tf.RaggedTensor):
# Convert to dense 0-padded.
result = result.to_tensor()
return result
tokenizer = MyTokenizer()
tokenized_ds = all_labeled_data.map(lambda text, label: (tokenizer(text), label))
tokenized_ds
<_MapDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.string, name=None), TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name=None))>
您可以遍历数据集并打印出一些标记后的示例。
for tokens, label in tokenized_ds.take(1):
break
print(tokens)
print()
print(label)
tf.Tensor( [b'lest' b',' b'e' b"'" b'en' b'despite' b'of' b'fate' b',' b'thou' b'find' b'thy' b'death' b'.'], shape=(14,), dtype=string) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
接下来，您将通过按频率对标记进行排序并保留前 VOCAB_SIZE 个标记来构建词汇表。
tokenized_ds = tokenized_ds.cache().prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
vocab_count = collections.Counter()
for toks, labels in tokenized_ds.ragged_batch(1000):
toks = tf.reshape(toks, [-1])
for tok in toks.numpy():
vocab_count[tok] += 1
vocab = [tok for tok, count in vocab_count.most_common(VOCAB_SIZE)]
print("First five vocab entries:", vocab[:5])
print()
First five vocab entries: [b',', b'the', b'and', b"'", b'of']
要将标记转换为整数，请使用 vocab 集合创建 tf.lookup.StaticVocabularyTable。您将使用 0 为填充保留标记，使用 n+1 为表示词汇外 (OOV) 标记保留标记。
class MyVocabTable(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, vocab):
super().__init__()
self.keys = [''] + vocab
self.values = range(len(self.keys))
self.init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
self.keys, self.values, key_dtype=tf.string, value_dtype=tf.int64)
num_oov_buckets = 1
self.table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(self.init, num_oov_buckets)
def call(self, x):
result = self.table.lookup(x)
return result
在虚拟词汇表上试用它。
vocab_table = MyVocabTable(['a','b','c'])
vocab_table(tf.constant([''] + list('abcdefghi')))
<tf.Tensor: shape=(10,), dtype=int64, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4])>
为真实词汇表创建一个。
vocab_table = MyVocabTable(vocab)
最后，定义一个层来使用标记器和查找表标准化、标记和向量化数据集。
preprocess_text = tf.keras.Sequential([
tokenizer,
vocab_table
])
您可以在单个示例上尝试此操作以打印输出。
example_text, example_label = next(iter(all_labeled_data))
print("Sentence: ", example_text.numpy())
vectorized_text = preprocess_text(example_text)
print("Vectorized sentence: ", vectorized_text.numpy())
Sentence: b"Lest, e'en despite of fate, thou find thy death." Vectorized sentence: [ 349 1 498 4 592 1630 5 382 1 46 396 54 133 6]
现在创建一个数据集管道，该管道将使用 Dataset.map 实时处理文本。
all_encoded_data = all_labeled_data.map(lambda text, labels:(preprocess_text(text), labels))
for ids, label in all_encoded_data.take(1):
break
print("Ids: ", ids.numpy())
print("Label: ", label.numpy())
Ids: [ 349 1 498 4 592 1630 5 382 1 46 396 54 133 6] Label: 1
将数据集拆分为训练集和测试集。
Keras 的 TextVectorization 层还对向量化数据进行批处理和填充。填充是必需的，因为批次中的示例需要具有相同的大小和形状，但这些数据集中的示例并不都具有相同的大小——每行文本都有不同数量的单词。
tf.data.Dataset 支持拆分和填充批处理数据集。
train_data = all_encoded_data.skip(VALIDATION_SIZE).shuffle(BUFFER_SIZE).padded_batch(BATCH_SIZE)
validation_data = all_encoded_data.take(VALIDATION_SIZE).padded_batch(BATCH_SIZE)
现在，validation_data 和 train_data 不是 (example, label) 对的集合，而是批次的集合。每个批次都是 (许多示例, 许多标签) 对，表示为数组。
为了说明这一点。
sample_text, sample_labels = next(iter(validation_data))
print("Text batch shape: ", sample_text.shape)
print("Label batch shape: ", sample_labels.shape)
print("First text example: ", sample_text[0])
print("First label example: ", sample_labels[0])
Text batch shape: (64, 19)
Label batch shape: (64,)
First text example: tf.Tensor(
[ 349 1 498 4 592 1630 5 382 1 46 396 54 133 6
0 0 0 0 0], shape=(19,), dtype=int64)
First label example: tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64)
像以前一样配置数据集以获得更好的性能。
train_data = train_data.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
validation_data = validation_data.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
训练模型
您可以像以前一样在这个数据集上训练模型。
由于此文本向量化添加了 0 用于填充和 n+1 用于词汇外 (OOV) 标记，因此词汇量增加了两个。
model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE+2, num_labels=3)
model.compile(
optimizer='adam',
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
tf.keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True)
history = model.fit(train_data, validation_data=validation_data, epochs=3)
Epoch 1/3 697/697 [==============================] - 30s 10ms/step - loss: 0.5793 - accuracy: 0.7341 - val_loss: 0.4333 - val_accuracy: 0.8152 Epoch 2/3 697/697 [==============================] - 28s 9ms/step - loss: 0.3579 - accuracy: 0.8523 - val_loss: 0.3856 - val_accuracy: 0.8396 Epoch 3/3 697/697 [==============================] - 29s 9ms/step - loss: 0.2914 - accuracy: 0.8806 - val_loss: 0.3750 - val_accuracy: 0.8426
metrics = model.evaluate(validation_data, return_dict=True)
print("Loss: ", metrics['loss'])
print("Accuracy: {:2.2%}".format(metrics['accuracy']))
79/79 [==============================] - 3s 29ms/step - loss: 0.3750 - accuracy: 0.8426 Loss: 0.3749943971633911 Accuracy: 84.26%
导出模型
为了使模型能够接受原始字符串作为输入，将文本处理器和模型都打包到 keras.Sequential 中。
export_model = tf.keras.Sequential([
preprocess_text,
model
])
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
此模型可以直接在字符串批次上运行。
# Create a test dataset of raw strings.
test_ds = all_labeled_data.take(VALIDATION_SIZE).batch(BATCH_SIZE)
test_ds = test_ds.cache().prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
test_ds
<_PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.string, name=None), TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.int64, name=None))>
loss, accuracy = export_model.evaluate(test_ds)
print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(accuracy))
79/79 [==============================] - 5s 9ms/step - loss: 1.2300 - accuracy: 0.8426 Loss: 1.2300493717193604 Accuracy: 84.26%
使用 saved_model.save 导出它。
tf.saved_model.save(export_model, 'export.tf')
INFO:tensorflow:Assets written to: export.tf/assets INFO:tensorflow:Assets written to: export.tf/assets
loaded = tf.saved_model.load('export.tf')
export_model(tf.constant(['The field bristled with the long and deadly spears which they bore.'])).numpy()
array([[-4.0395327 , -0.04389259, 3.059382 ]], dtype=float32)
loaded(tf.constant(['The field bristled with the long and deadly spears which they bore.'])).numpy()
2024-07-13 05:54:41.737821: W tensorflow/core/grappler/optimizers/loop_optimizer.cc:933] Skipping loop optimization for Merge node with control input: StatefulPartitionedCall/StatefulPartitionedCall/sequential_2/StatefulPartitionedCall/my_tokenizer/UnicodeScriptTokenize/RaggedConcat/assert_equal_1/Assert/AssertGuard/branch_executed/_42 array([[-4.0395327 , -0.04389259, 3.059382 ]], dtype=float32)
模型在编码后的验证集上的损失和准确率与导出模型在原始验证集上的损失和准确率相同，正如预期的那样。
对新数据进行推理。
inputs = [
"Join'd to th' Ionians with their flowing robes,", # Label: 1
"the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all", # Label: 2
"And with loud clangor of his arms he fell.", # Label: 0
]
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
predicted_labels = tf.math.argmax(predicted_scores, axis=1)
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question: ", input)
print("Predicted label: ", label.numpy())
1/1 [==============================] - 2s 2s/step Question: Join'd to th' Ionians with their flowing robes, Predicted label: 1 Question: the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all Predicted label: 2 Question: And with loud clangor of his arms he fell. Predicted label: 0
使用 TensorFlow 数据集 (TFDS) 下载更多数据集。
您可以从 TensorFlow 数据集 下载更多数据集。
在本例中，您将使用 IMDB 大型电影评论数据集 来训练一个用于情感分类的模型。
# Training set.
train_ds = tfds.load(
'imdb_reviews',
split='train[:80%]',
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle_files=True,
as_supervised=True)
# Validation set.
val_ds = tfds.load(
'imdb_reviews',
split='train[80%:]',
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle_files=True,
as_supervised=True)
打印一些示例。
for review_batch, label_batch in val_ds.take(1):
for i in range(5):
print("Review: ", review_batch[i].numpy())
print("Label: ", label_batch[i].numpy())
Review: b"Instead, go to the zoo, buy some peanuts and feed 'em to the monkeys. Monkeys are funny. People with amnesia who don't say much, just sit there with vacant eyes are not all that funny.<br /><br />Black comedy? There isn't a black person in it, and there isn't one funny thing in it either.<br /><br />Walmart buys these things up somehow and puts them on their dollar rack. It's labeled Unrated. I think they took out the topless scene. They may have taken out other stuff too, who knows? All we know is that whatever they took out, isn't there any more.<br /><br />The acting seemed OK to me. There's a lot of unfathomables tho. It's supposed to be a city? It's supposed to be a big lake? If it's so hot in the church people are fanning themselves, why are they all wearing coats?" Label: 0 Review: b'Well, was Morgan Freeman any more unusual as God than George Burns? This film sure was better than that bore, "Oh, God". I was totally engrossed and LMAO all the way through. Carrey was perfect as the out of sorts anchorman wannabe, and Aniston carried off her part as the frustrated girlfriend in her usual well played performance. I, for one, don\'t consider her to be either ugly or untalented. I think my favorite scene was when Carrey opened up the file cabinet thinking it could never hold his life history. See if you can spot the file in the cabinet that holds the events of his bathroom humor: I was rolling over this one. Well written and even better played out, this comedy will go down as one of this funnyman\'s best.' Label: 1 Review: b'I remember stumbling upon this special while channel-surfing in 1965. I had never heard of Barbra before. When the show was over, I thought "This is probably the best thing on TV I will ever see in my life." 42 years later, that has held true. There is still nothing so amazing, so honestly astonishing as the talent that was displayed here. You can talk about all the super-stars you want to, this is the most superlative of them all!<br /><br />You name it, she can do it. Comedy, pathos, sultry seduction, ballads, Barbra is truly a story-teller. Her ability to pull off anything she attempts is legendary. But this special was made in the beginning, and helped to create the legend that she quickly became. In spite of rising so far in such a short time, she has fulfilled the promise, revealing more of her talents as she went along. But they are all here from the very beginning. You will not be disappointed in viewing this.' Label: 1 Review: b"Firstly, I would like to point out that people who have criticised this film have made some glaring errors. Anything that has a rating below 6/10 is clearly utter nonsense.<br /><br />Creep is an absolutely fantastic film with amazing film effects. The actors are highly believable, the narrative thought provoking and the horror and graphical content extremely disturbing. <br /><br />There is much mystique in this film. Many questions arise as the audience are revealed to the strange and freakish creature that makes habitat in the dark rat ridden tunnels. How was 'Craig' created and what happened to him?<br /><br />A fantastic film with a large chill factor. A film with so many unanswered questions and a film that needs to be appreciated along with others like 28 Days Later, The Bunker, Dog Soldiers and Deathwatch.<br /><br />Look forward to more of these fantastic films!!" Label: 1 Review: b"I'm sorry but I didn't like this doc very much. I can think of a million ways it could have been better. The people who made it obviously don't have much imagination. The interviews aren't very interesting and no real insight is offered. The footage isn't assembled in a very informative way, either. It's too bad because this is a movie that really deserves spellbinding special features. One thing I'll say is that Isabella Rosselini gets more beautiful the older she gets. All considered, this only gets a '4.'" Label: 0
您现在可以像以前一样预处理数据并训练模型。
准备数据集以进行训练
vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='int',
output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
# Make a text-only dataset (without labels), then call `TextVectorization.adapt`.
train_text = train_ds.map(lambda text, labels: text)
vectorize_layer.adapt(train_text)
def vectorize_text(text, label):
text = tf.expand_dims(text, -1)
return vectorize_layer(text), label
train_ds = train_ds.map(vectorize_text)
val_ds = val_ds.map(vectorize_text)
# Configure datasets for performance as before.
train_ds = train_ds.cache().prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
创建、配置和训练模型。
model = create_model(vocab_size=VOCAB_SIZE, num_labels=1)
model.summary()
Model: "sequential_5"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_2 (Embedding) (None, None, 64) 640000
dropout_2 (Dropout) (None, None, 64) 0
conv1d_2 (Conv1D) (None, None, 64) 20544
global_max_pooling1d_2 (Gl (None, 64) 0
obalMaxPooling1D)
dense_3 (Dense) (None, 1) 65
=================================================================
Total params: 660609 (2.52 MB)
Trainable params: 660609 (2.52 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
_________________________________________________________________
model.compile(
loss=losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=3)
Epoch 1/3 313/313 [==============================] - 5s 12ms/step - loss: 0.5959 - accuracy: 0.6145 - val_loss: 0.4400 - val_accuracy: 0.7916 Epoch 2/3 313/313 [==============================] - 3s 10ms/step - loss: 0.3816 - accuracy: 0.8253 - val_loss: 0.3463 - val_accuracy: 0.8496 Epoch 3/3 313/313 [==============================] - 3s 10ms/step - loss: 0.2903 - accuracy: 0.8741 - val_loss: 0.3231 - val_accuracy: 0.8680
loss, accuracy = model.evaluate(val_ds)
print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: {:2.2%}".format(accuracy))
79/79 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3231 - accuracy: 0.8680 Loss: 0.3231179118156433 Accuracy: 86.80%
导出模型
export_model = tf.keras.Sequential(
[vectorize_layer, model,
layers.Activation('sigmoid')])
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# 0 --> negative review
# 1 --> positive review
inputs = [
"This is a fantastic movie.",
"This is a bad movie.",
"This movie was so bad that it was good.",
"I will never say yes to watching this movie.",
]
predicted_scores = export_model.predict(inputs)
predicted_labels = [int(round(x[0])) for x in predicted_scores]
for input, label in zip(inputs, predicted_labels):
print("Question: ", input)
print("Predicted label: ", label)
1/1 [==============================] - 0s 102ms/step Question: This is a fantastic movie. Predicted label: 1 Question: This is a bad movie. Predicted label: 0 Question: This movie was so bad that it was good. Predicted label: 0 Question: I will never say yes to watching this movie. Predicted label: 1
结论
本教程演示了加载和预处理文本的几种方法。作为下一步，您可以探索其他文本预处理 TensorFlow 文本 教程，例如
您还可以在 TensorFlow 数据集 上找到新的数据集。此外，要了解有关 tf.data 的更多信息，请查看有关 构建输入管道 的指南。