tensorflow.keras.datasets 中关于imdb.load_data的使用说明

在tensorflow2.x的keras中内置了7种类型的数据集:

数据集名称	数据集描述
boston_housing	波士顿房价数据
cifar10	10种类别图片集
cifar100	100种类别图片集
fashion_mnist	10种时尚类别图片集
imdb	电影评论情感分类数据集
mnist	手写数字图片集
reuters	路透社新闻主题分类数据集

这些数据的读取都可以使用load_data()方法。不过2种关于文本的数据集imdb和reuters比较特殊，他们的load_data中包含了过滤参数。本文将介绍imdb的load_data参数以及用法。
imdb.load_data的定义如下：

tf.keras.datasets.imdb.load_data(
    path='imdb.npz', num_words=None, skip_top=0, maxlen=None, seed=113,
    start_char=1, oov_char=2, index_from=3, **kwargs
)

• path
  此参数定义的文件的名称。一般使用默认值

• num_words
  整数。定义的是大于该词频的单词会被读取。如果单词的词频小于该整数，会用oov_char定义的数字代替。默认是用2代替。
  需要注意的是，词频越高的单词，其在单词表中的位置越靠前，也就是索引越小，所以实际上保留下来的是索引小于此数值的单词。

• skip_top
  整数。词频低于此整数的单词会被读入。高于此整数的会被oov_char定义的数字代替。

• maxlen
  整数。评论单词数小于此数值的会被读入。比如一条评论包含的单词数是120，如果maxlen=100，则该条评论不会被读入。

• seed
  整数。定义了随机打乱数据时候的初始化种子。跟生成随机数的种子是一样的。

• start_char
  整数。定义了每条评论的起始索引。默认值是1。

• oov_char
  整数。定义了不满足条件单词的替代值。凡是不满足过滤条件的单词的索引都用此数值代替。

• index_from
  整数。单词索引大于此数值的会被读入。

• **kwargs
  兼容用途。

• num_words使用
  示例如下:

from tensorflow.keras import datasets

(x,y),(tx,ty) = datasets.imdb.load_data()
print("全部数据:",len(x),' 第一个评论:',len(x[0]))
print('第一个评论内容:',x[0][0:10])
(x100,y100),(tx100,ty100) = datasets.imdb.load_data(num_words=100)
print("前100词频:",len(x100),' 第一个评论【100】:',len(x100[0]))
print('第一个评论内容【100】:',x100[0][0:10])

结果如下：

全部数据: 25000  第一个评论: 218
第一个评论内容: [1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]
前100词频: 25000  第一个评论【100】: 218
第一个评论内容【100】: [1, 14, 22, 16, 43, 2, 2, 2, 2, 65]

对比可以发现，索引大于100的都被2替代了。

• skip_top使用
  示例如下：

from tensorflow.keras import datasets

(x,y),(tx,ty) = datasets.imdb.load_data()
print("全部数据:",len(x),' 第一个评论:',len(x[0]))
print('第一个评论内容:',x[0][0:10])
(x100,y100),(tx100,ty100) = datasets.imdb.load_data(skip_top=100)
print("跳过前100词频:",len(x100),' 第一个评论【100】:',len(x100[0]))
print('第一个评论内容【100】:',x100[0][0:10])

结果如下：

全部数据: 25000  第一个评论: 218
第一个评论内容: [1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]
跳过前100词频: 25000  第一个评论【100】: 218
第一个评论内容【100】: [2, 2, 2, 2, 2, 530, 973, 1622, 1385, 2]

对比可以发现，索引小于100的都被2替代了。

• maxlen使用
  示例如下：

from tensorflow.keras import datasets
(x,y),(tx,ty) = datasets.imdb.load_data()
print("全部数据:",len(x),' 第一个评论:',len(x[0]))
(x100,y100),(tx100,ty100) = datasets.imdb.load_data(maxlen=100)
print("长度小于100:",len(x100),' 第一个评论【100】:',len(x100[0]))

结果：

全部数据: 25000  第一个评论: 218
长度小于100词频: 5736  第一个评论【100】: 43

可以看出定义了maxlen之后，读入的数据少了。

• start_char使用
  示例如下：

from tensorflow.keras import datasets
(x,y),(tx,ty) = datasets.imdb.load_data()
print("全部数据:",len(x),' 第一个评论:',len(x[0]))
print("第一条评论内容：",x[0][0:10])
(x100,y100),(tx100,ty100) = datasets.imdb.load_data(start_char=100)
print("起始索引:",len(x100),' 第一个评论【100】:',len(x100[0]))
print("第一条评论内容【100】：",x100[0][0:10])

结果如下：

全部数据: 25000  第一个评论: 218
第一条评论内容： [1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]
起始索引: 25000  第一个评论【100】: 218
第一条评论内容【100】： [100, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]

对比可以发现，评论开始的数值被换为100了。

• oov_char使用
  示例如下；

from tensorflow.keras import datasets
(x,y),(tx,ty) = datasets.imdb.load_data()
print("全部数据:",len(x),' 第一个评论:',len(x[0]))
print("第一条评论内容：",x[0][0:10])
(x100,y100),(tx100,ty100) = datasets.imdb.load_data(oov_char=100,skip_top=20)
print("替换索引=100:",len(x100),' 第一个评论【100】:',len(x100[0]))
print("第一条评论内容【100】：",x100[0][0:10])

结果如下：

全部数据: 25000  第一个评论: 218
第一条评论内容： [1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]
替换索引=100: 25000  第一个评论【100】: 218
第一条评论内容【100】： [100, 100, 22, 100, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]

可以发现替换索引是100。起始索引也变为100了。即使定义了start_char也没有作用，这一点一定要注意。

• index_from使用
  示例代码：

from tensorflow.keras import datasets

(x,y),(tx,ty) = datasets.imdb.load_data()
print("全部数据:",len(x),' 第一个评论:',len(x[0]))
print("第一条评论内容：",x[0][0:10])
(x100,y100),(tx100,ty100) = datasets.imdb.load_data(index_from=100)
print("index_from=100:",len(x100),' 第一个评论【100】:',len(x100[0]))
print("第一条评论内容【100】：",x100[0][0:10])

结果：

全部数据: 25000  第一个评论: 218
第一条评论内容： [1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65]
index_from=100: 25000  第一个评论【100】: 218
第一条评论内容【100】： [1, 111, 119, 113, 140, 627, 1070, 1719, 1482, 162]

对比可以发现，每个单词都被增加了100-3=97当index_from =100的时候。之所以要减去3是因为默认参数index_from=3，因此不带任何参数的load_data()实际上是在原始的索引上增加了3。
。

• **kwargs使用
  兼容使用。

源代码分析

从Github上可以看到此函数的代码：

  if 'nb_words' in kwargs:
    logging.warning('The `nb_words` argument in `load_data` '
                    'has been renamed `num_words`.')
    num_words = kwargs.pop('nb_words')
  if kwargs:
    raise TypeError('Unrecognized keyword arguments: ' + str(kwargs))

  origin_folder = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/'
  path = get_file(
      path,
      origin=origin_folder + 'imdb.npz',
      file_hash=
      '69664113be75683a8fe16e3ed0ab59fda8886cb3cd7ada244f7d9544e4676b9f')
  with np.load(path, allow_pickle=True) as f:
    x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train']
    x_test, labels_test = f['x_test'], f['y_test']

  rng = np.random.RandomState(seed)
  indices = np.arange(len(x_train))
  rng.shuffle(indices)
  x_train = x_train[indices]
  labels_train = labels_train[indices]

  indices = np.arange(len(x_test))
  rng.shuffle(indices)
  x_test = x_test[indices]
  labels_test = labels_test[indices]

  if start_char is not None:
    x_train = [[start_char] + [w + index_from for w in x] for x in x_train]
    x_test = [[start_char] + [w + index_from for w in x] for x in x_test]
  elif index_from:
    x_train = [[w + index_from for w in x] for x in x_train]
    x_test = [[w + index_from for w in x] for x in x_test]

  if maxlen:
    x_train, labels_train = _remove_long_seq(maxlen, x_train, labels_train)
    x_test, labels_test = _remove_long_seq(maxlen, x_test, labels_test)
    if not x_train or not x_test:
      raise ValueError('After filtering for sequences shorter than maxlen=' +
                       str(maxlen) + ', no sequence was kept. '
                       'Increase maxlen.')

  xs = np.concatenate([x_train, x_test])
  labels = np.concatenate([labels_train, labels_test])

  if not num_words:
    num_words = max(max(x) for x in xs)

  # by convention, use 2 as OOV word
  # reserve 'index_from' (=3 by default) characters:
  # 0 (padding), 1 (start), 2 (OOV)
  if oov_char is not None:
    xs = [
        [w if (skip_top <= w < num_words) else oov_char for w in x] for x in xs
    ]
  else:
    xs = [[w for w in x if skip_top <= w < num_words] for x in xs]

  idx = len(x_train)
  x_train, y_train = np.array(xs[:idx]), np.array(labels[:idx])
  x_test, y_test = np.array(xs[idx:]), np.array(labels[idx:])

  return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

seed是用来初始随机数的：

 rng = np.random.RandomState(seed)

start_char是额外添加的：

x_train = [[start_char] + [w + index_from for w in x] for x in x_train]

下面这段代码是取得评论的最大词频：

  if not num_words:
    num_words = max(max(x) for x in xs)

这段代码实现了oov_char替换：

  if oov_char is not None:
    xs = [
        [w if (skip_top <= w < num_words) else oov_char for w in x] for x in xs
    ]
  else:
    xs = [[w for w in x if skip_top <= w < num_words] for x in xs]

需要注意的是，由于oov_char是全替换索引，也包括start_char。因此在更改oov_char的时候，还要注意start_char也被修改了。这应该是个小bug。

标签：load,datasets,x100,keras,len,char,train,评论,100
来源： https://blog.csdn.net/weixin_42272768/article/details/112093163