如何准备Illiad数据集以使用Python进行训练？
Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。
可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-
pip install tensorflow
Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流程图”。张量不过是多维数组或列表。
我们将使用Illiad的数据集，其中包含来自WilliamCowper，Edward（德比伯爵）和SamuelButler的三本翻译作品的文本数据。当给出单行文本时，训练模型以识别翻译器。使用的文本文件已经过预处理。这包括删除文档的页眉和页脚，行号和章节标题。
我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。GoogleColab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。协作已建立在JupyterNotebook的基础上。
示例
以下是代码片段-
print("Prepare the dataset for training")
tokenizer = tf_text.UnicodeScriptTokenizer()
print("Defining a function named 'tokenize' to tokenize the text data")
def tokenize(text, unused_label):
lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text)
return tokenizer.tokenize(lower_case)
tokenized_ds = all_labeled_data.map(tokenize)
print("Iterate over the dataset and print a few samples")
for text_batch in tokenized_ds.take(6):
print("Tokens: ", text_batch.numpy())代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
输出结果
Prepare the dataset for training Defining a function named 'tokenize' to tokenize the text data WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/distpackages/tensorflow/python/util/dispatch.py:201: batch_gather (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed after 2017-10-25. Instructions for updating: `tf.batch_gather` is deprecated, please use `tf.gather` with `batch_dims=-1` instead. Iterate over the dataset and print a few samples Tokens: [b'but' b'i' b'have' b'now' b'both' b'tasted' b'food' b',' b'and' b'given'] Tokens: [b'all' b'these' b'shall' b'now' b'be' b'thine' b':' b'but' b'if' b'the' b'gods'] Tokens: [b'their' b'spiry' b'summits' b'waved' b'.' b'there' b',' b'unperceived'] Tokens: [b'"' b'i' b'pray' b'you' b',' b'would' b'you' b'show' b'your' b'love' b',' b'dear' b'friends' b','] Tokens: [b'entering' b'beneath' b'the' b'clavicle' b'the' b'point'] Tokens: [b'but' b'grief' b',' b'his' b'father' b'lost' b',' b'awaits' b'him' b'now' b',']
解释
定义了“标记化”功能，该功能通过消除空格将数据集中的句子拆分为单词。
完整地在数据集上调用此函数。
标记化后的数据集样本显示在控制台上。