使用Tensorflow下载和探索IMDB数据集

IMDB数据集是一个经典的自然语言处理数据集，包含5万条英文电影评论，每条评论标注为正面或负面情感。本文将介绍如何使用Tensorflow在Python中下载和处理IMDB数据集。

更多Python文章，请阅读：Python 教程

下载IMDB数据集

我们可以使用Tensorflow内置的tensorflow_datasets模块来下载和处理IMDB数据集。首先，我们需要安装tensorflow_datasets模块：

!pip install tensorflow_datasets

接下来，我们可以使用以下代码下载IMDB数据集：

import tensorflow_datasets as tfds

# 下载IMDB数据集
dataset, info = tfds.load('imdb_reviews/subwords8k', with_info=True, as_supervised=True)

# 分别获取训练集、测试集
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']

with_info=True表示在下载后顺带获取IMDB数据集的info信息，可以用来获取数据集的元数据信息。

as_supervised=True表示我们希望将IMDB数据集的每条评论及其标签分别作为训练集和测试集的特征和标签。

探索IMDB数据集

我们可以使用info来探索IMDB数据集的相关信息：

# 获取训练集和测试集的数量
num_train_examples = info.splits['train'].num_examples
num_test_examples = info.splits['test'].num_examples

# 输出前10条评论
for i, (text, label) in enumerate(train_dataset.take(10)):
    print('\nText: {}\nLabel: {}'.format(text, label))

输出结果如下所示：

“`bash
Text: [1247 92 347 3459 7961 3364 86 1047 806 2 781 60 3716 3603 88 4763 1450 7 4 136 1247 2237 6 2 782 3680 5952 3305 16 751 5358 2 3828 3 1978 4352 1322 5 785 4 1247 131 154 5087 9 5572 114 8 352 7 96 51 115 1258 4 1247 3 5857 6759 4262 303 36 1277 1665 951 6252 7973 9 3877 10 2837 263 5 4766 5 8 1036 946 6 114 3 7334 8 7602 5 117 18 44 4487 5025 13 993 123 4 1247 90 1394 133 6 6625 461 4951 7 49 7323 1247 228 372 4 751 2 7 4797 1247 103 3292 238 4070 8 5 936 1044 366 7037 3178 14 22 20 17 4422 82 10 3657 60 25 24 7 80 17 2143 17 24 13 5536 13 859 5 40 2 10 7085 4 51 377 5 2764 11 14 20 46 7 829 138 7 64 3581 2911 133 433 25 16 767 98 5079 2]
Label: 0

Text: [125 1836 310 78 6235 41 1836 310 359 5 193 23 90 303 1597 41 407 1836 310 21 246 2740 3 55 315 4630 817 299 4084 2 269 3 3408 5 1576 12 1234 90 124 3 44 21 76 32 3 6762 1741 4 783 3 139 2495 1667 297 12 218 10 544 239 50 27 7842 4 4445 67 10 6786 4 Text: [558 8 766 5 6 30 31 7 4 108 10 214 73 29 4294 1344 4 3 558 8 44 42 42 5362 60 1149 7 89 3 1870 6269 782 4755 419 770 3 2295 5910 250 6336 105 36 676 13 2428 4342 28 21 801 542 6 360 12 35 1525 6226 90 7647 3 212 19 45 4 157 5 17 2 6057 768 8 35 1792 5 13 1423 55 3 214 664 3569 1629 21 127 4682 9 13 22 143 32 125 266 21 1569 427 5696 2 9 8 7091 5 3820 3164 8 7 11 4 2536 789 5 461 502 2]
Label: 0

Text: [ 62 89 804 1936 1796 124 3866 25 945 2 17 12 192 56
2182 3726 34 9 1 146 4066 2 3690 224 6 711 7315 1061
334 25 297 726 1926 5277 1043 4819 1346 222 2845 3829 4295 33
6376 103 223 60 32 64 63 8085 7 185 143 107 116 60
47 106 32 1267 1 101 666 317 476 2 1618 8 96 4
2235 7 76 354 725 4 507 25 7 151 722 1161 671 10
80 2865 236 104 4 22 7 770 641 22 2 103 208 25
514 50 2 983 31 86 223 145 866 161 690 11 1769 127
296 70 5788 3614 556 111 10 24 2 145 866 13 1542 10
103 575 215 2 53 2741 511 279 42 94 21 59 60 31
7 92 741 8 846 333 5 1663 1424 2 11 3637 11 35
4 2995 13 85 6 1799 3904 5239 16 1702 4665 2]
Label: 0

Text: [139 78 4644 98 430 8 6119 1111 25 48 6792 243 62 61 987 17 6 1579 8638 10 4510 834 1310 2893 2407 8 361 44 471 7 6316 3242 1097 3 115 1110 2228 906 13 22 5583 529 15 8785 4621 3126 31 93 341 238 274 2151 2 96 637 1062 5 50 1410 2287 5 100 1051 3630 3 17 119 1107 6 196 62 8 565 3 3478 306 639 18 44 335 11 413 5 31 295 3129 629 14 20 17 76 271 21 13 213 408 4260 2824 7409 846 9 5 25 183 21 6 608 8 71 3 801 2225 13 665 20 5189 8 186 8 7 3227 8 7936 338 1306 803 3 235 5 2 7380 55 231 8 3 1110 8214 2453 3 20 94 2767 192 1359 686 14 22 4 1876 7 47 698 3324 14 20 17 55 1774 3965 6215 9 6112 2 5 2 8 1919 2582 200 8 8520 4 21 7306 2]

Label: 1

Text: [1264 6 1500 140 4 91 189 31 7 39 829 27 18 2772 5175 26 8 4 77 2172 3 8 46 776 2085 163 7 39 24 69 88 210 26 158 209 10 6538 2913 1278 11 134 752 2873 6 30 31 16 33 1359 118 2 42 1849 12 10 730 4529 26 3601 7863 1535 8 1957 2 3 131 5 929 26 207 1492 9 13 22 845 8 5 731 1703 15 6485 10 53 17 6 486 237 1276 9 13 22 16 710 6 30 31 2 9 191 6 8724 1213 5 4073 6 9023 5 300 2 40 5 274 496 927 2360 9 45 15 1545 58 5 6 167 151 11 1975 44 6 624 214 2036 6 151 11 9 118 232 859 2035 5 4882 53 1421 14 22 40 70 1211 2 8 4 1153 7 36 4 298 10 23 7 217 4 8 83 1652 3 68 1667 7099 246 82 10 847 3 245 61 1705 2 54 5 18 3 150 65 1203 2299 16 2240 1102 7 78 971 21 15 9 867 1102 10 8 154 1122 5 18 824 5318 35 6606 6338 7508 19 354 9 225 316 9 13 22 1585 9 8 4 990 428 2149 2397 8 106