keras 简单 lstm实例(基于one-hot编码)

keras 简单简单 lstm实例实例(基于基于one-hot编码编码)

主要介绍了keras 简单 lstm实例(基于one-hot编码)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

简单的LSTM问题，能够预测一句话的下一个字词是什么

固定长度的句子，一个句子有3个词。

使用使用one-hot编码编码

各种引用各种引用

import keras

from keras.models import Sequential

word_2_int = {b:a for a,b in enumerate(data_set)}

int_2_word = {a:b for a,b in enumerate(data_set)}

word_len = len(data_set)

print(word_2_int)

print(int_2_word)

一些辅助函数一些辅助函数

def words_2_ints(words):

ints = []

for itmp in words:

return keras.utils.to_categorical(words_2_ints(words), num_classes=num_classes)

print(words_2_one_hot('a'))

def get_one_hot_max_idx(one_hot):

idx_ = 0

max_ = 0

for i in range(len(one_hot)):

if max_ < one_hot[i]:

max_ = one_hot[i]

idx_ = i

return idx_

print( one_hot_2_words(words_2_one_hot('adhjlkw')) )

构造样本构造样本

time_step = 3 #一个句子有3个词

def genarate_data(batch_size=5, genarate_num=100):

#genarate_num = -1 表示一直循环下去,genarate_num=1表示生成一个batch的数据，以此类推

#这里，我也不知道数据有多少，就这么循环的生成下去吧。

#入参batch_size 控制一个batch 有多少数据，也就是一次要yield进多少个batch_size的数据

'''

然后把这些数据都转换成one-hot形式，最终数据，输入x的形式为：

[第1个batch]

[第2个batch]

...

[第genarate_num个batch]

每个batch的形式为：

[第1句话（如abc）]

...

'''

cnt = 0

batch_x = []

batch_y = []

sample_num = 0

while(True):

for i in range(len(data) - time_step):

batch_x.append(words_2_one_hot(data[i : i+time_step]))

batch_y.append(words_2_one_hot(data[i+time_step])[0]) #这里数据加[0]，是为了符合keras的输出数据格式。 因为不加[0]，表示是3维的数据。 你可以自己尝试不加0，看下面的test打印出来是什么