这个API是NLP的利器,大多数模型要求序列长度固定,但我们知道文本中sentence的长度不是固定的。因此我们就需要这个API对序列的长度进行padding或者truncating ''' tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences( sequences, maxlen=None, dtype='int32', padding='pre', truncating='pre', value=0.0 ) ''' t1 =...
AI代码解释 >>>from keras.preprocessing.textimportTokenizer>>>tokenizer=Tokenizer(num_words=5000)>>>tokenizer.fit_on_texts(sentences_train)>>>X_train=tokenizer.texts_to_sequences(sentences_train)>>>X_test=tokenizer.texts_to_sequences(sentences_test)>>>vocab_size=len(tokenizer.word_index)+1# A...
而这在Sequential API中很难处理。 下述代码包含两个输入,两个输入分别经过LSTM产生输出后,利用特征拼接形成一个特征。再对该特征进行分别两个全连接操作,产生两个输出。而最终构成的模型。 1num_tags = 12#Number of unique issue tags2num_words = 10000#Size of vocabulary obtained when preprocessing text dat...
keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text, filters=base_filter(), lower=True, split=" ") keras.preprocessing.text.one_hot(text, n, filters=base_filter(), lower=True, split=" ") keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None, filters=base_ filter(), lower=True, split=" ")...
下面是完整的代码,这里我们用函数式API改写了模型定义,不过结构和上面是完全一样的。 from keras.layers import Dense, Flatten, Input from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.models import Model from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences ...
Keras功能API是一种创建模型的方法,该模型比tf.keras.Sequential API更灵活。 功能性API可以处理具有非线性拓扑的模型,具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。 深度学习模型通常是层的有向无环图(DAG)的主要思想。 因此,功能性API是一种构建层图的方法。
keras.preprocessing.sequence.make_sampling_table(size, sampling_factor=1e-5) 2、文本预处理 (1)句子分割 keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=" ") ...
tokenizer=keras.preprocessing.text.Tokenizer(char_level=True)tokenizer.fit_on_texts([shakespeare_text]) 设置char_level=True,以得到角色级别的编码,而不是默认的单词级别的编码。这个tokenizer默认将所有文本转换成了小写(如果不想这样,可以设置lower=False)。现在tokenizer可以将一整句(或句子列表)编码为角色ID列表...
System information. Have I written custom code (as opposed to using a stock example script provided in Keras): I have worked always on the top of the tf.keras API OS Platform and Distribution: Arch Linux x86_64, Kernel 5.16.8-arch1-1 Ten...
Getting started with the functional API In theexamples folderof the repository, you will find more advanced models: question-answering with memory networks, text generation with stacked LSTMs, etc. Installation Before installing Keras, please install one of its backend engines: TensorFlow, Theano, or...