从TensorFlow数据集中获取字符串映射可以通过以下步骤实现:
import tensorflow_datasets as tfds
dataset = tfds.load('dataset_name', split='train')
其中,dataset_name
是要加载的数据集名称,例如imdb_reviews
。
encoder = tfds.features.text.TokenTextEncoder.build_from_corpus(
(data['text'].numpy() for data in dataset), target_vocab_size=2**13)
这里假设数据集中的文本数据存储在'text'
字段中,target_vocab_size
参数指定了字符串映射的大小。
def encode(text_tensor, label):
encoded_text = encoder.encode(text_tensor.numpy())
return encoded_text, label
def encode_map_fn(text, label):
encoded_text, label = tf.py_function(encode, inp=[text, label], Tout=(tf.int64, tf.int64))
encoded_text.set_shape([None])
label.set_shape([])
return encoded_text, label
encoded_dataset = dataset.map(encode_map_fn)
这里定义了两个函数,encode()
函数用于对文本进行编码,encode_map_fn()
函数用于将编码应用于整个数据集。
decoder = tfds.features.text.TokenTextEncoder.build_from_corpus(
(data['text'].numpy() for data in dataset), target_vocab_size=2**13)
这里的步骤与构建字符串映射类似,只是使用了不同的变量名。
现在,你可以使用encoded_dataset
进行进一步的处理和训练,同时使用encoder
和decoder
进行文本编码和解码操作。
注意:以上代码示例中的dataset_name
应替换为实际要使用的数据集名称,例如IMDB电影评论数据集imdb_reviews
。另外,腾讯云相关产品和产品介绍链接地址需要根据实际情况进行提供。
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