# 加载IMDB数据集 # (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000) data = pd.read_csv(r'D:\Users\lzm577\Desktop\dayta\movie_SSL.csv') print(data.head(10)) # 将序列填充到相同的长度 maxlen = 10000 training_samples = 7000 validation_samples = 3000 max_words = 10000 tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:, 1:]) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor', labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:training_samples] y_train = labels[:training_samples] x_val = data[training_samples:training_samples+validation_samples] y_val = labels[training_samples:training_samples+validation_samples]

从tensorflow_datasets中下载的数据集：imdb_reviews

# 加载数据集 dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) # 分别获取训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] # 查看数据样本 for...

keras_IMDB_keras_kerasidmb二分类_二分类_

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=num_words) 数据集加载后，我们需要对输入数据进行预处理。由于Keras的模型期望输入是整数序列，因此我们需要将原始的词索引转换为整数。...

import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np # 加载 IMDB 数据集 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test, test_labels) = imdb.load_data(num_words=00) # 将整数序列填充为相同的长度 train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=256) test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=256) # 构建模型 model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Embed(10000, 16)) model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D()) model.add(keras.layers(16, activation=tf.nn.relu)) model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.sigmoid)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=40, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels), verbose=1) # 在测试数据上评估模型 results = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test loss:', results[0]) print('Test accuracy:', results[1])test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=256) NameError: name 'test_data' is not defined

你需要先加载测试数据集 test_data，然后再使用 pad_sequences 函数对其进行填充。你可以尝试在以下代码中添加加载测试数据集的语句： python import tensorflow as tf from tensorflow import keras ...

import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np # 加载 IMDB 数据集 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # 将整数序列填充为相同的长度 maxlen = 256 train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=maxlen) test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=maxlen) # 构建模型 model = keras.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(10000, 16)) model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D()) model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu)) model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.sigmoid)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=40, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels), verbose=1) # 在测试数据上评估模型 results = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test loss:', results[0]) print('Test accuracy:', results[1])优化代码

# 加载 IMDB 数据集 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000) # 将整数序列填充为相同的长度 maxlen = 256 train_data = keras.preprocessing....

import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np #加载IMDB数据 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=100) print("训练记录数量：{}，标签数量：{}".format(len(train_data),len(train_labels))) print(train_data[0]) #数据标准化 train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,value=0,padding='post',maxlen=256) text_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,value=0,padding='post',maxlen=256) print(train_data[0]) #构建模型 vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1) ]) model.summary() #配置并训练模型 model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) x_val = train_data[:10000] partial_x_train = train_data[10000:] y_val = train_labels[:10000] partial_y_train = train_labels[10000:] history = model.fit(partial_x_train,partial_y_train,epochs=1,batch_size=512,validation_data=(x_val,y_val),verbose=1) #测试性能 results = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=2) print(results) #训练过程可视化 history_dict = history.history print(history_dict.keys()) def plot_graphs(history, string): plt.plot(history.history[string]) plt.plot(history.history['val_'+string]) plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(string) plt.legend([string,'val_'+string]) plt.show() plot_graphs(history,"accuracy") plot_graphs(history,"loss")

1. 加载 IMDB 数据集，包括训练数据和测试数据。 2. 对训练数据进行标准化，使用 keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 来将序列填充或截断到相同的长度。 3. 构建模型，包括一个嵌入层、一个双向LSTM层和...

上述代码报错：Using TensorFlow backend. 2023-06-02 17:07:57.266774: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-02 17:07:57.267572: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Loading data... Traceback (most recent call last): File "C:/Users/85448/PycharmProjects/LightGBM_text/deep2.py", line 12, in <module> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\keras\datasets\imdb.py", line 54, in load_data x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train'] File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 256, in getitem pickle_kwargs=self.pickle_kwargs) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\format.py", line 743, in read_array raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) print(len(x_train), 'train sequences') print(len(x_test), 'test sequences') # 填充序列，使其长度一致 print('Pad sequences...

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 64 train_iter, test_iter, vocab = d2l.load_data_imdb(batch_size)

这段代码使用了d2l库中的load_data_imdb函数来加载数据集，并将数据集分成了训练集和测试集，每个batch的大小为64。同时，该代码还使用了PyTorch中的torch和torch.nn模块来进行深度学习的训练。

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) print("训练记录数量：{}, 标签数量：{}".format(len(train_data), len(train_labels))) print(train_data[0]) train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=256) test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=256) print(train_data[0])

这段代码加载了 IMDB 数据集，该数据集包含 50,000 条来自互联网电影数据库 (IMDB) 的电影评论。其中，25,000 条评论用于训练，另外 25,000 条评论用于测试。在加载数据时，num_words=10000 表示仅保留训练集中最...

使用多层双向的LSTM网络实现imdb_reviews数据的二分类任务完整源码

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=vocab_size) maxlen = 500 train_data = pad_sequences(train_data, maxlen=maxlen) test_data = pad_sequences(test_data, ...

使用多层双向的LSTM网络实现imdb_reviews数据的二分类任务

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=vocab_size) 2. 对数据进行预处理： from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 将序列...

import numpy as np import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf tfds.disable_progress_bar() import matplotlib.pyplot as plt def plot_graphs(history, metric): plt.plot(history.history[metric]) plt.plot(history.history['val_'+metric], '') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(metric) plt.legend([metric, 'val_'+metric]) dataset, info = tfds.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test'] train_dataset.element_spec for example, label in train_dataset.take(1): print('text: ', example.numpy()) print('label: ', label.numpy()) BUFFER_SIZE = 10000 BATCH_SIZE = 64 train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) test_dataset = test_dataset.batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) for example, label in train_dataset.take(1): print('texts: ', example.numpy()[:3]) print() print('labels: ', label.numpy()[:3]) VOCAB_SIZE = 1000 encoder = tf.keras.layers.TextVectorization( max_tokens=VOCAB_SIZE) encoder.adapt(train_dataset.map(lambda text, label: text)) vocab = np.array(encoder.get_vocabulary()) vocab[:20] encoded_example = encoder(example)[:3].numpy() encoded_example for n in range(3): print("Original: ", example[n].numpy()) print("Round-trip: ", " ".join(vocab[encoded_example[n]])) print()解释一下这些代码。

这段代码是使用TensorFlow和TensorFlow Datasets加载IMDB电影评论数据集，然后对数据集进行预处理和向量化，以便进行情感分析的训练。下面是代码的详细解释： 1. 导入必要的库： import numpy as np import ...

from datasets import Dataset, DatasetDict, load_dataset中的dataset = load_dataset(）语法

load_dataset()是datasets库中的一个函数，用于加载预定义的数据集或自定义数据集。该函数有多个参数可以设置，例如数据集的名称、版本、语言、数据集的类型等。如果没有设置参数，将会加载所有可用的数据集，并...

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IMDB电影评论数据集 文本情感分类 循环神经网络 代码

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