详解Keras3.0 Data loading: Text data loading

text_dataset_from_directory

用于从目录中读取文本文件并创建一个数据集。这个函数可以自动将文本文件转换为整数序列，以便在神经网络中使用。

keras.utils.text_dataset_from_directory(
    directory,
    labels="inferred",
    label_mode="int",
    class_names=None,
    batch_size=32,
    max_length=None,
    shuffle=True,
    seed=None,
    validation_split=None,
    subset=None,
    follow_links=False,
)

参数说明?

• directory：包含文本文件的目录路径。
• labels="inferred"：默认值为"inferred"，表示Keras将尝试从文件名中推断标签。如果需要手动指定标签，可以将此参数设置为一个整数列表或字典。
• label_mode="int"：默认值为"int"，表示标签将被编码为整数。如果需要使用其他模式（如"categorical"），可以将此参数设置为相应的字符串。
• class_names=None：可选参数，用于指定类别名称。如果提供了类别名称列表，数据集将使用这些名称进行编码。
• batch_size=32：每个批次中的样本数量。
• max_length=None：可选参数，用于限制每个样本的最大长度。如果未指定，则使用文件中最长的样本作为最大长度。
• shuffle=True：是否在每个epoch开始时对数据进行洗牌。
• seed=None：随机数生成器的种子，用于确保可重复的结果。
• validation_split=None：可选参数，用于指定验证集的比例。如果提供了值，将从训练集中划分出相应比例的数据作为验证集。
• subset=None：可选参数，用于指定要加载的子集（"training"、"validation"或"testing"）。
• follow_links=False：是否跟随符号链接。如果为True，将加载符号链接指向的文件；如果为False，将加载实际文件。

示例1

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences


#定义一个函数来创建数据集
def create_dataset(directory, num_words=None, sequence_length=100):
    # 使用Tokenizer对文本进行编码
    tokenizer = Tokenizer(num_words=num_words)
    tokenizer.fit_on_texts(directory)
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(directory)

    # 对序列进行填充，使它们具有相同的长度
    padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=sequence_length)

    return padded_sequences


#使用create_dataset函数创建数据集，并将其分为训练集和验证集
train_data = create_dataset('path/to/train/directory')
val_data = create_dataset('path/to/validation/directory')


#使用keras.utils.text_dataset_from_directory函数创建数据集
train_dataset = keras.utils.text_dataset_from_directory(
    'path/to/train/directory',
    batch_size=32,
    sequence_length=100,
    validation_split=0.2,
    subset='training',
    seed=42,
    class_mode='categorical'
)

val_dataset = keras.utils.text_dataset_from_directory(
    'path/to/validation/directory',
    batch_size=32,
    sequence_length=100,
    validation_split=0.2,
    subset='validation',
    seed=42,
    class_mode='categorical'
)

示例2?

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.utils import text_dataset_from_directory

# 设置参数
directory = 'path/to/your/directory'  # 指定包含文本数据的目录路径
batch_size = 32  # 每个批次中的样本数量
max_length = 100  # 每个样本的最大长度

# 创建数据集
train_dataset = text_dataset_from_directory(
    directory,
    batch_size=batch_size,
    max_length=max_length,
    shuffle=True,
    validation_split=0.2,
    subset='training',   #设置subset='training'，表示只加载训练集的数据
)

val_dataset = text_dataset_from_directory(
    directory,
    batch_size=batch_size,
    max_length=max_length,
    shuffle=True,
    validation_split=0.2,
    subset='validation',   #设置subset='validation'，表示只加载验证集的数据
)