from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(poems) poems_digit = tokenizer.texts_to_sequences(poems) vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 vocab_size
时间: 2024-04-05 22:34:33 浏览: 43
这段代码的作用是使用 Keras 库中的 Tokenizer 类对诗歌进行编码。具体来说,它完成了以下几个步骤:
1. 创建一个 Tokenizer 对象 tokenizer。
2. 使用 fit_on_texts() 方法将诗歌数据 poems 中的所有词汇加入到 tokenizer 中,生成一个词汇表。
3. 使用 texts_to_sequences() 方法将每首诗歌转换为数字序列 poems_digit。
4. 计算词汇表的大小 vocab_size,其中包括了所有不同的字和一个停止词 0。
因此,最后的输出是一个整数,表示词汇表的大小。
相关问题
module 'keras.api._v2.keras.preprocessing.text' has no attribute 'VocabularyProcessor'
这个错误可能是因为keras已经更新了API,VocabularyProcessor已经不再支持。你可以尝试使用新的API中的Tokenizer类来进行文本处理。下面是一个使用Tokenizer的例子:
```python
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
# 创建一个tokenizer对象
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
# 将文本拟合到tokenizer对象中
tokenizer.fit_on_texts(texts)
# 将文本转换为数字序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
# 将序列填充到相同的长度
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
data = pad_sequences(sequences, maxlen=100)
```
你可以根据自己的需要修改num_words和maxlen参数。如果你需要将数据划分为训练集和测试集,可以使用sklearn的train_test_split函数来实现。
module 'keras.api._v2.keras.preprocessing' has no attribute 'VocabularyProcessor'
这个错误一般是因为您使用了旧版本的Keras API,而`VocabularyProcessor`在新版本的Keras API中已经被移除了。
您可以尝试更新Keras到最新版本,或者使用新的文本预处理方法来代替`VocabularyProcessor`。例如,您可以使用`Tokenizer`类来将文本转换为序列,然后使用`pad_sequences`函数将序列填充到相同的长度。下面是一个示例代码:
```python
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 创建一个Tokenizer对象
tokenizer = Tokenizer()
# 拟合数据,生成词汇表
tokenizer.fit_on_texts(data)
# 将文本转换为序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data)
# 将序列填充到相同的长度
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
```
其中,`data`是一个包含所有文本的列表,`maxlen`是所需的序列长度。您可以根据需要调整`maxlen`的值,以使所有序列具有相同的长度。
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