极客笔记如何使用Python和TensorFlow从Iliad数据集创建原始字符串的数据集？
简介
Iliad是古希腊的一部史诗，讲述了特洛伊战争的故事。在这个故事中，人物之间的冲突和内心斗争非常复杂。Iliad数据集是一个包含古希腊文本的数据集，可以让我们研究这个时期的语言和文化。
在本文中，我将向您展示如何使用Python和TensorFlow从Iliad数据集创建原始字符串的数据集。我们将使用Python中的pandas库和TensorFlow中的tf.data API。
更多Python文章，请阅读：Python 教程
下载Iliad数据集
首先，我们需要下载Iliad数据集。Iliad数据集可以从以下网址下载：https://www.gutenberg.org/ebooks/2675
我们选择下载The Iliad by Homer即可。下载完毕后，我们得到一个名为pg2675.txt的文本文件。
将原始文本文件转换为数据集
现在我们将使用Python将Iliad文本文件转换为一个数据集。
首先导入以下库：
import pandas as pd
import tensorflow as tf
接下来，我们将使用pandas库读取文本文件，并将其转换为一个数据框。
df = pd.read_fwf('pg2675.txt', header=None)
fwf表示“fixed width format”，它指定了每行文本的宽度。由于Iliad是一个诗歌形式的文本，每行文本的宽度不同，因此我们使用了一个宽度固定的格式。
我们可以使用以下代码查看数据框的前几行：
df.head()
输出：
0
0 THE ILIAD BY HOMER
1
2
3
4 Translated by Samuel Butler
我们发现，数据框中包含许多空行，因此我们需要将这些空行移除。我们还需要将数据框中的所有文本字符串连接成一个长字符串。
text = ' '.join(df[0].tolist()).replace('\n', '')
现在我们已经获得了原始的Iliad文本，接下来我们将使用TensorFlow将其转换为数据集。
首先，我们需要将文本字符串拆分为单独的字符。
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text)
这将生成一个包含原始文本字符串中每个字符的tf.data.Dataset对象。接下来，我们可以使用以下代码打印数据集的前几个元素：
for char in char_dataset.take(10):
print(char.numpy().decode('utf-8'))
输出：
T
H
E
I
L
I
A
D
将字符数据集转换为数值数据集
我们的原始数据集包含字符，因此我们需要将其转换为数值数据集。为此，我们需要创建一个字符到数值的映射表。我们可以使用以下代码创建这个映射表：
# 获取数据集中独特字符的列表
chars = sorted(set(text))
# 创建字符到索引的映射表
char_to_index = {u:i for i, u in enumerate(chars)}
# 创建索引到字符的映射表
index_to_char = {i:u for i, u in enumerate(chars)}
接下来，我们可以使用以下代码将原始字符数据集转换为数值数据集：
def map_char_to_index(char):
return char_to_index[char.numpy().decode('utf-8')]
int_dataset = char_dataset.map(lambda char: tf.py_function(
map_char_to_index, [char], [tf.int64]))
在这里，我们使用了一个tf.py_function函数，它允许我们使用普通的Python函数来转换数据集中的元素。
创建训练数据集
现在我们已经将原始文本数据转换为了数值数据集，我们可以使用TensorFlow创建一个训练数据集。在这里，我们将从数据集中提取固定长度的序列，并使用这些序列来训练神经网络模型。
首先，我们需要指定序列的长度和批次大小：
seq_length = 100
batch_size = 64
接下来，我们将使用以下代码创建一个窗口数据集：
sequences = int_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True)
def split_input_target(sequence):
input_text = sequence[:-1]
target_text = sequence[1:]
return input_text, target_text
dataset = sequences.map(split_input_target)
这个窗口数据集与我们创建的原始数据集类似，但它将原始数据按100个字符进行分割，其中输入序列长度为100个字符，目标序列也为100个字符。我们使用drop_remainder=True参数表示数据集将丢弃任何长度小于101的序列。这样做的原因是我们希望所有的序列都有一个统一的长度，以便轻松将它们馈送到神经网络模型中。
我们使用map()函数将每个序列拆分为输入序列和目标序列。输入序列包含前100个字符，目标序列包含前100个字符之后的那个字符。
将数据集打乱和批次处理
在这一步中，我们将使用TensorFlow的shuffle()和batch()函数对数据集进行打乱和批次处理。
首先，使用以下代码将数据集打乱：
dataset = dataset.shuffle(10000)
在训练神经网络时，打乱数据集很重要，以避免模型过度拟合。
接下来，我们将使用以下代码对数据集进行批次处理：
dataset = dataset.batch(batch_size, drop_remainder=True)
这将创建一个批次大小为64的数据集，保证每个批次中有一个完整的窗口序列。将drop_remainder=True传递给batch()函数，以确保所有的批次都具有相同长度的序列数。
总结
在本文中，我们使用Python和TensorFlow从Iliad数据集创建了一个原始字符串的数据集。我们使用pandas库将原始文本文件转换为数据框，并将其连接为一个长字符串。使用TensorFlow的tf.data API，我们将这个长字符串转换为一个字符数据集，并进一步将其转换为数值数据集。我们使用窗口数据集将数据集划分为输入序列和目标序列，然后使用shuffle()和batch()函数对数据集进行打乱和批次处理，以便将其馈送到神经网络模型中进行训练。