接上文（调整加载逻辑）：Tensorflow2.3加载文本数据转为train_data,val_data,test_data,

上一篇文章：https://blog.csdn.net/qq_40974572/article/details/110875780，是参考官网实例，整体写下来还是觉得加载过程比较不清晰，所以有整理了一遍，功能全写为函数里面，看着更加清晰。

第一部分是原文中的三个函数，基本不变，参数变量写在前头。

import collections
import tensorflow as tf
import tensorflow_text as tf_text
import os


BUFFER_SIZE = 50000
BATCH_SIZE = 64
VALIDATION_SIZE = 5000
tokenizer = tf_text.UnicodeScriptTokenizer()

# 加载数据，标签化数据
def labeler(example, index):
    return example, tf.cast(index, tf.int16)

# 分词器，在句子边界添加标记
def tokenize(text, unsued_label):
    lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text)
    return tokenizer.tokenize(lower_case)

# 自动调整buffer_size
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
def configure_dataset(dataset):
  return dataset.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) # 预先读取数据进内存

第二部分，生成训练数据，验证数据，测试数据，函数接收数据路径，假设只有txt文件，文件中包含英文文本，本文章用到三个txt文件，标签为0，1，2，对句子分类。

先给每篇文章句子加标签，然后三篇文章连接成一个连续的句子，tokenize给句子边界加标签，接下来生成词汇表，用到了tf.lookup.KeyValueTensorInitializer和tf.lookup.StaticVocabularyTable，前者生成一个初始化器，用于后者生成一个词汇表；preprocess_text根据词汇表和输入的text，把单词转为数字，就是encoded之后的数据，最后就用encoded之后的数据分割成训练集、验证集和测试集。

def generate_train_val_test_data(datapath, **kwargs):
    file_list = os.listdir(datapath) # C:\Users\admin\.keras\datasets,假设该目录下有多个txt文件
    text_dir = []
    for name in file_list:
        tdir = os.path.join(os.path.dirname(datapath), name)
        text_dir.append(tdir)

    # 给每篇文章加标签
    labeled_datas_set = []
    for i, file_path in enumerate(text_dir):
        line_datas = tf.data.TextLineDataset(file_path)
        labeled_datas = line_datas.map(lambda dx: labeler(dx, i))
        labeled_datas_set.append(labeled_datas)

    # 多篇文章连接，然后打乱数据顺序
    # all_labeled_set = []
    all_labeled_set = labeled_datas_set[0]
    for labeled_data in labeled_datas_set[1:]:
        all_labeled_set.concatenate(labeled_data)
    all_labeled_set = all_labeled_set.shuffle(buffer_size=BUFFER_SIZE, reshuffle_each_iteration=False)


    tokendized = all_labeled_set.map(tokenize)
    # 词汇表
    vocab_dict = collections.defaultdict(lambda: 0)  # vocab_dict存储单词和对应的出现次数
    for toks in tokendized.as_numpy_iterator():
        for tok in toks:
            vocab_dict[tok] += 1  # 统计每个单词出现的次数
    VOCA_SIZE = 10000
    vocab = sorted(vocab_dict.items(), key=lambda x: x[1],
                   reverse=True)  # vocab为单词-该单词出现次数， vocab_dict.item()以元组形式返回（单词，出现次数）
    vocab = [token for token, count in vocab]
    vocab = vocab[:VOCA_SIZE]
    keys = vocab
    values = range(2, len(vocab) + 2)
    # key value初始化器
    init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(
        keys, values, key_dtype=tf.string, value_dtype=tf.int64)
    num_oov_buckets = 1
    vocab_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(init, num_oov_buckets)

    # 文本数据转索引
    def preprocess_text(text, label):
        standardized = tf_text.case_fold_utf8(text)
        tokenized = tokenizer.tokenize(standardized)
        vectorized = vocab_table.lookup(tokenized)
        return vectorized, label


    all_encoded_sets = all_labeled_set.map(preprocess_text)
    # 生成训练集和验证集
    train_datas = all_encoded_sets.skip(VALIDATION_SIZE).shuffle(BUFFER_SIZE)
    val_datas = all_encoded_sets.take(VALIDATION_SIZE)

    # 测试集
    test_datas = all_encoded_sets.take(VALIDATION_SIZE).batch(batch_size=BATCH_SIZE)
    test_datas = configure_dataset(test_datas)

    return train_datas, val_datas, test_datas

测试通过，

if __name__ == '__main__':
    path = 'C:/Users/admin/.keras/datasets/test'
    train_data, val_data, test_data = generate_train_val_test_data(datapath=path)
    for t, l in train_data.take(1):
        print(t)
        print(l)

_

 

本文地址：https://blog.csdn.net/qq_40974572/article/details/110929281