flickr8k python

### 使用 Flickr8K 数据集的 Python 方法

对于希望利用 Flickr8K 数据集进行图像字幕生成的研究者来说，准备数据是一个重要的前期工作。可以先下载并解压 Flickr8K 数据集，其中包含了图片以及对应的描述文件。

为了有效地处理这些数据，通常会采用如下方式读取和预处理：

#### 加载图像路径与描述文本

import os
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from numpy import asarray

def load_photos(directory):
    images = dict()
    for name in os.listdir(directory):
        filename = directory + '/' + name
        image_id = name.split('.')[0]
        # 将图像加载为像素数组
        img = load_img(filename, target_size=(299, 299))
        img = img_to_array(img)
        images[image_id] = img
    return images


def load_descriptions(doc):
    mapping = dict()
    for line in doc.split('\n'):
        tokens = line.split()
        if len(line) < 2:
            continue
        image_id, image_desc = tokens[0], tokens[1:]
        image_id = image_id.split('.')[0]
        image_desc = ' '.join(image_desc)
        if image_id not in mapping:
            mapping[image_id] = list()
        mapping[image_id].append(image_desc)
    return mapping

这段代码展示了如何从指定目录中加载所有图像，并将它们存储在一个字典里；同时也提供了加载描述的方法，使得每张图对应至少一段文字说明[^1]。

#### 创建词汇表

接着定义一个函数用于构建词汇表，这有助于后续阶段中的特征提取过程。

def to_vocabulary(descriptions):
    all_tokens = set()
    for key in descriptions.keys():
        [all_tokens.update(d.split()) for d in descriptions[key]]
    return all_tokens

此部分实现了收集所有唯一单词的功能，从而形成项目所需的最小化词库。

#### 文本序列化

之后还需要把字符串形式的描述转化为数值型向量以便输入给神经网络模型训练。

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer(oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts([desc for vals in descriptions.values() for desc in vals])
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
print(' Vocabulary Size: %d' % vocab_size)

max_length = max(len(desc.split()) for vals in descriptions.values() for desc in vals)
print(' Description Length: %d' % max_length)

上述脚本通过 `Tokenizer` 类完成了这一转换操作，并计算出了最大句子长度作为填充依据。

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