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本教學課程示範了兩種載入與預先處理文字的方法。
- 首先，您將使用 Keras 公用程式與預先處理層。這些公用程式和層包括
tf.keras.utils.text_dataset_from_directory(可將資料轉換為tf.data.Dataset)，以及tf.keras.layers.TextVectorization(可用於資料標準化、權杖化和向量化)。如果您是 TensorFlow 新手，應該從這些工具著手。 - 接著，您將使用較低階的公用程式，例如
tf.data.TextLineDataset(可載入文字檔)、tf.lookup(可用於自訂模型內查閱表) 和 TensorFlow Text API (例如text.UnicodeScriptTokenizer和text.case_fold_utf8)，以便更精細地控制資料的預先處理。
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
範例 1：預測 Stack Overflow 問題的標籤
在第一個範例中，您將從 Stack Overflow 下載程式設計問題的資料集。每個問題 (「如何依值排序字典？」) 都會標上一個標籤 (Python、CSharp、JavaScript 或 Java)。您的任務是開發模型來預測問題的標籤。這是多類別分類的範例，而多類別分類是重要且廣泛適用的機器學習問題類型。
為實作這項任務，您將從最簡單的工具著手
keras.utils.text_datasaet_from_directory：用於載入文字檔範例。keras.layers.TextVectorization：用於將字串轉換為權杖索引。
下載並探索資料集
首先，使用 tf.keras.utils.get_file 下載 Stack Overflow 資料集，並探索目錄結構
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 目錄包含許多文字檔，每個檔案都是一個 Stack Overflow 問題。
列印範例檔案並檢查資料
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
載入資料集
接下來，您將從磁碟載入資料，並將其準備成適合訓練的格式。為此，您將使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory 公用程式建立加上標籤的 tf.data.Dataset。如果您不熟悉 tf.data，這是一組功能強大的工具，可用於建構輸入管線。(如要深入瞭解，請參閱 tf.data：建構 TensorFlow 輸入管線 指南。)
tf.keras.utils.text_dataset_from_directory API 預期的目錄結構如下
train/
...csharp/
......1.txt
......2.txt
...java/
......1.txt
......2.txt
...javascript/
......1.txt
......2.txt
...python/
......1.txt
......2.txt
在執行機器學習實驗時，最佳做法是將資料集分成三個部分：訓練、驗證和 測試。
Stack Overflow 資料集已分成訓練集和測試集，但缺少驗證集。
使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory，並將 validation_split 設為 0.2 (即 20%)，以使用訓練資料的 80:20 分割法建立驗證集
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://tensorflow.dev.org.tw/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices...
如上一個儲存格輸出所示，訓練資料夾中有 8,000 個範例，您將使用其中的 80% (或 6,400 個) 進行訓練。您很快就會瞭解，您可以將 tf.data.Dataset 直接傳遞至 Model.fit，藉此訓練模型。
首先，疊代資料集並列印出一些範例，以瞭解資料。
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
標籤為 0、1、2 或 3。如要檢查這些標籤分別對應哪個字串標籤，您可以檢查資料集中的 class_names 屬性
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
接下來，您將使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory 建立驗證集和測試集。您將使用訓練集中剩餘的 1,600 則評論進行驗證。
# 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.
設定資料集以提升效能
以下是載入資料時應使用的兩種重要方法，以確保 I/O 不會變成阻礙。
Dataset.cache會在從磁碟載入資料後將資料保留在記憶體中。這可確保資料集在訓練模型時不會變成瓶頸。如果您的資料集過大而無法放入記憶體，您也可以使用此方法建立高效能的磁碟快取，這種快取的讀取效率比許多小型檔案更高。Dataset.prefetch會在訓練期間重疊資料預先處理和模型執行。
如要進一步瞭解這兩種方法，以及如何在磁碟中快取資料，請參閱 tf.data API 提升效能 指南中的「預先擷取」一節。
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)
第一個範例會將文字處理整合到模型中，以簡化作業。但您或許可以將文字處理移至資料集管線中來提升效能，範例 2 中示範了這點
準備資料集以進行訓練
接下來，您將使用 tf.keras.layers.TextVectorization 層來標準化、權杖化和向量化資料。
- 標準化是指預先處理文字，通常是移除標點符號或 HTML 元素以簡化資料集。
- 權杖化是指將字串分割成權杖 (例如，依空白字元分割句子以將句子分割成個別字詞)。
- 向量化是指將權杖轉換成數字，以便將數字饋送到神經網路中。
所有這些工作都可以透過這個層完成。(如要進一步瞭解每個工作，請參閱 tf.keras.layers.TextVectorization API 文件。)
請注意，
- 預設標準化會將文字轉換為小寫並移除標點符號 (
standardize='lower_and_strip_punctuation')。 - 預設權杖產生器會依空白字元分割 (
split='whitespace')。 - 預設向量化模式為
'int'(output_mode='int')。這會輸出整數索引 (每個權杖一個索引)。這種模式可用於建構考量字詞順序的模型。您也可以使用其他模式 (例如'binary') 建構 詞袋模型。
您將建構兩個模型，以進一步瞭解 TextVectorization 的標準化、權杖化和向量化
- 首先，您將使用
'binary'向量化模式建構詞袋模型。 - 然後，您將搭配 1D ConvNet 使用
'int'模式。
VOCAB_SIZE = 10000
binary_vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='binary')
針對 'int' 模式，除了最大詞彙大小之外，您還需要設定明確的最大序列長度 (MAX_SEQUENCE_LENGTH)，這會導致層將序列填補或截斷為正好 output_sequence_length 個值
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 250
int_vectorize_layer = TextVectorization(
max_tokens=VOCAB_SIZE,
output_mode='int',
output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
接下來，呼叫 TextVectorization.adapt，以將預先處理層的狀態調整為資料集。這會導致模型建構從字串到整數的索引。
# 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)
列印使用這些層預先處理資料的結果
# 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)
二元向量化層會傳回多熱向量，其中每個輸入字串中存在的權杖位置會是 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' 模式會傳回陣列，指出哪些權杖在輸入中至少出現一次，而 'int' 模式會將每個權杖替換為整數，藉此保留其順序。
您可以呼叫層上的 TextVectorization.get_vocabulary，查閱每個整數對應的權杖 (字串)
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
訓練模型
現在可以建立您的神經網路了。
針對 'binary' 向量化資料，定義簡單的詞袋線性模型，然後設定並訓練模型
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
接下來，您將使用 'int' 向量化層建構 1D ConvNet
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')
您幾乎已準備好訓練模型。
作為最後一個預先處理步驟，您將套用先前建立的 TextVectorization 層至訓練集、驗證集和測試集
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))
匯出模型
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)
將文字預先處理邏輯納入模型中，即可匯出模型以用於生產環境，進而簡化部署並降低 訓練/測試偏差 的可能性。
選擇在何處套用 tf.keras.layers.TextVectorization 時，請務必留意效能差異。在模型外部使用此層，可讓您在 GPU 上訓練時執行非同步 CPU 處理和資料緩衝。因此，如果您在 GPU 上訓練模型，您可能會希望採用此選項，以便在開發模型時獲得最佳效能，然後在準備部署時切換成將 TextVectorization 層納入模型中。
請造訪儲存與載入模型教學課程，進一步瞭解如何儲存模型。
範例 2：預測《伊利亞德》譯本的作者
以下範例說明如何使用 tf.data.TextLineDataset 從文字檔載入範例，以及使用 TensorFlow Text 預先處理資料。您將使用同一作品 (荷馬的《伊利亞德》) 的三個不同英文譯本，並訓練模型根據單行文字識別譯者。
為實作這項任務，您將使用一些較低階的工具。
- 您將使用
tf.data.TextLineDataset從檔案載入文字行。 - 您將使用以下工具實作您自己的
keras.layers.TextVectorization版本text.UnicodeScriptTokenizer- 將字串轉換為權杖。tf.lookup.StaticVocabularyTable- 將權杖轉換為整數 ID。
- 您將透過將文字處理置於資料集管線中來最大化效能，讓文字處理可以與模型訓練並行執行。
下載並探索資料集
以下譯者翻譯了這三個譯本：
本教學課程中使用的文字檔已執行一些典型的預先處理工作，例如移除文件標頭和頁尾、行號和章節標題。
在本機下載這些經過少量處理的檔案
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')]
載入資料集
先前使用 tf.keras.utils.text_dataset_from_directory 時，檔案的所有內容都視為單一範例。在這裡，您將使用 tf.data.TextLineDataset，其設計目的是從文字檔建立 tf.data.Dataset，其中每個範例都是原始檔案中的一行文字。TextLineDataset 適用於主要以行為基礎的文字資料 (例如，詩或錯誤記錄)。
疊代這些檔案，將每個檔案載入其各自的資料集。每個範例都需要個別加上標籤，因此請使用 Dataset.map 將標籤產生器函式套用至每個檔案。這會疊代資料集中的每個範例，並傳回 (example, label) 配對。
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)
接下來，您將使用 Dataset.concatenate 將這些加上標籤的資料集合併成單一資料集，並使用 Dataset.shuffle 隨機排序資料集
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)
如先前所示，印出一些範例。資料集尚未分批，因此 all_labeled_data 中的每個項目都對應到一個資料點
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
準備資料集以進行訓練
您現在將使用較低階的 TensorFlow Text API 來標準化和權杖化資料，建立詞彙表，並使用 tf.lookup.StaticVocabularyTable 將權杖對應至整數，以便饋送到模型中，而不再使用 tf.keras.layers.TextVectorization 預先處理文字資料集。(進一步瞭解 TensorFlow Text)。
定義函式以將文字轉換為小寫並進行權杖化
- TensorFlow Text 提供各種權杖產生器。在這個範例中，您將使用
text.UnicodeScriptTokenizer來權杖化資料集。 - 您將使用
Dataset.map將權杖化套用至資料集。
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))>
您可以疊代資料集並印出一些權杖化範例
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)
接下來，您將透過依頻率排序權杖並保留前 VOCAB_SIZE 個權杖來建立詞彙表
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']
如要將權杖轉換為整數，請使用 vocab 集建立 tf.lookup.StaticVocabularyTable。您將權杖對應至整數，其中 0 保留用於填補，而 n+1 保留用於表示詞彙表外 (OOV) 權杖。
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
在虛擬詞彙表上試試看
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])>
為真實詞彙表建立一個
vocab_table = MyVocabTable(vocab)
最後，定義一個層，以使用權杖產生器和查閱表來標準化、權杖化和向量化資料集
preprocess_text = tf.keras.Sequential([
tokenizer,
vocab_table
])
您可以在單一範例上試用此層，以印出輸出
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]
現在建立一個資料集管線，以使用 Dataset.map 即時處理文字
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
將資料集分割為訓練集和測試集
Keras TextVectorization 層也會將向量化資料分批和填補。之所以需要填補，是因為批次內的範例需要具有相同大小和形狀，但這些資料集中的範例大小不盡相同，每行文字的字詞數量都不同。
tf.data.Dataset 支援分割和填補批次資料集
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)
現在，validation_data 和 train_data 不是 (example, label) 配對的集合，而是批次的集合。每個批次都是以陣列表示的 (許多範例、許多標籤) 配對。
為說明這點
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)
如先前所示，設定資料集以提升效能
train_data = train_data.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
validation_data = validation_data.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
訓練模型
您可以如先前所示在此資料集上訓練模型
由於此文字向量化會為填補新增 0，並為詞彙表外 (OOV) 權杖新增 n+1，因此詞彙表大小增加了 2
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%
匯出模型
為了讓模型能夠將原始字串作為輸入，請將文字處理器和模型封裝到 keras.Sequential 中
export_model = tf.keras.Sequential([
preprocess_text,
model
])
export_model.compile(
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
這個模型可以直接在字串批次上執行
# 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 匯出模型。
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)
編碼驗證集上模型的損失和準確度，與原始驗證集上匯出模型的損失和準確度相同，這在預期之中。
對新資料執行推論
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 Datasets (TFDS) 下載更多資料集
您可以從 TensorFlow Datasets 下載更多資料集。
在這個範例中，您將使用 IMDB 大型電影評論資料集訓練模型，以進行情感分類
# 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)
印出一些範例
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
您現在可以如先前所示預先處理資料並訓練模型。
準備資料集以進行訓練
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)
建立、設定及訓練模型
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%
匯出模型
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
結論
本教學課程示範了幾種載入與預先處理文字的方法。作為下一步，您可以探索其他文字預先處理 TensorFlow Text 教學課程，例如
您也可以在 TensorFlow Datasets 上找到新的資料集。此外，如要進一步瞭解 tf.data，請查看關於建構輸入管線的指南。