这篇“torchtext如何进行文本数据处理”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“torchtext如何进行文本数据处理”文章吧。torchtext包含以下组件:Field
:主要包含以下数据预处理的配置信息,比如指定分词方法,是否转成小写,起始字符,结束字符,补全字符以及词典等等Dataset
:继承自pytorch的Dataset,用于加载数据,提供了TabularDataset可以指点路径,格式,Field信息就可以方便的完成数据加载。同时torchtext还提供预先构建的常用数据集的Dataset对象,可以直接加载使用,splits方法可以同时加载训练集,验证集和测试集。Iterator
: 主要是数据输出的模型的迭代器,可以支持batch定制Field 包含一写文本处理的通用参数的设置,同时还包含一个词典对象,可以把文本数据表示成数字类型,进而可以把文本表示成需要的tensor类型sequential: 是否把数据表示成序列,如果是False, 不能使用分词 默认值: True.use_vocab: 是否使用词典对象. 如果是False 数据的类型必须已经是数值类型. 默认值: True.init_token: 每一条数据的起始字符 默认值: None.eos_token: 每条数据的结尾字符 默认值: None.fix_length: 修改每条数据的长度为该值,不够的用pad_token补全. 默认值: None.tensor_type: 把数据转换成的tensor类型 默认值: torch.LongTensor.preprocessing:在分词之后和数值化之前使用的管道 默认值: None.postprocessing: 数值化之后和转化成tensor之前使用的管道默认值: None.lower: 是否把数据转化为小写 默认值: False.tokenize: 分词函数. 默认值: str.split.include_lengths: 是否返回一个已经补全的最小batch的元组和和一个包含每条数据长度的列表 . 默认值: False.batch_first: Whether to produce tensors with the batch dimension first. 默认值: False.pad_token: 用于补全的字符. 默认值: ““.unk_token: 不存在词典里的字符. 默认值: ““.pad_first: 是否补全第一个字符. 默认值: False.pad(minibatch): 在一个batch对齐每条数据build_vocab(): 建立词典numericalize(): 把文本数据数值化,返回tensor简单的栗子如下,建一个Field对象torchtext的Dataset是继承自pytorch的Dataset,提供了一个可以下载压缩数据并解压的方法(支持.zip, .gz, .tgz)splits方法可以同时读取训练集,验证集,测试集TabularDataset可以很方便的读取CSV, TSV, or JSON格式的文件,例子如下:加载数据后可以建立词典,建立词典的时候可以使用与训练的word vectorIterator是torchtext到模型的输出,它提供了我们对数据的一般处理方式,比如打乱,排序,等等,可以动态修改batch大小,这里也有splits方法 可以同时输出训练集,验证集,测试集dataset: 加载的数据集batch_size: Batch 大小.batch_size_fn: 产生动态的batch大小 的函数sort_key: 排序的keytrain: 是否是一个训练集repeat: 是否在不同epoch中重复迭代shuffle: 是否打乱数据sort: 是否对数据进行排序sort_within_batch: batch内部是否排序device: 建立batch的设备 -1:CPU ;0,1 …:对应的GPU使用方式如下:torchtext提供常用文本数据集,并可以直接加载使用:现在包含的数据集包括:完整例子如下,短短几行就把词典和数据batch做好了。补充:使用TorchText处理我们自己的数据集TorchText可以读取三种数据格式:json, tsv (tab separated values 制表分隔值)和csv(comma separated values 逗号分隔值)。从json开始,你的数据必须是json行格式,也就是说,它必须是这样的:也就是说,每一行都是一个json对象。data/trian.json为例。然后我们定义字段:接下来,我们必须告诉TorchText哪个字段应用于json对象的哪个元素。对于json数据,我们必须创建一个字典:键与json对象的键匹配值为元组,其中:第一个元素成为batch对象的属性名第二个元素是字段的免费云主机域名名称fields字典中键的顺序并不重要,只要它的键与json数据键匹配即可。字段名不必与json对象中的键匹配,例如,我们使用PLACE来表示“location”字段。当处理json数据时,并不是所有的键都必须使用,例如,我们没有使用“age”字段。同样,如果json字段的值是一个字符串,那么将应用字段标记化(默认情况下是将字符串按空格分隔),然而,如果值是一个列表,则不应用标记化。通常情况下,将数据标记为一个列表是一个好主意,这节省了时间,因为您不必等待TorchText来做这件事。json字段的值不必是相同的类型。有些例子的“引号”可以是字符串,有些则是列表。标记化将只应用于那些以“引号”表示字符串的字符串。如果你正在使用一个json字段,每个例子必须有一个该字段的实例,例如在这个例子中所有的例子必须有一个name,location和quote。但是,由于我们没有使用age字段,因此示例中没有age字段也没有关系。现在,在训练循环中,我们可以通过数据迭代器进行迭代并且通过batch.n访问name,通过batch.p访问location,通过batch.s访问quote。然后我们使用TabularDataset.splits函数创建我们的数据集(train_data和test_data)path参数指定两个数据集中共同的顶级文件夹,train和test参数指定每个数据集的文件名,例如,这里的train数据集位于data/train.json。我们告诉函数我们正在使用json数据,并将前面定义的fields字典传递给它。如果已经有验证数据集,则可以将其路径作为validation 参数传递。然后,我们可以查看一个示例,以确保它已经正确地工作。请注意字段名(n、p和s)是如何与fields字典中定义的内容匹配的。还请注意p中的单词“United Kingdom”是如何被标记化分开的,而s中的“United Kingdom”则没有。这是由于前面提到的原因,TorchText假设任何作为列表的json字段都已经被标记化了,并且不再应用进一步的标记化。现在我们可以使用train_data、test_data和valid_data来构建词汇表并创建迭代器。我们可以使用batch.n, batch.p and batch.s访问分别表示names、places和sayings的所有属性。csv和tsv非常相似,只是csv的元素用逗号分隔,而tsv用制表符分隔。用上面的例子,我们的tsv数据将会是:也就是说,每一行的元素都由制表符分隔,每行有一个示例。第一行通常是标题(即每个列的名称),但你的数据也可能没有标题。tsv或csv数据中不能有列表。字段的定义方式与json稍有不同。现在我们使用一个元组列表,其中每个元素也是一个元组。这些内部元组的第一个元素将成为batch对象的属性名,第二个元素是字段名。与json数据不同,元组必须与tsv数据中的顺序相同。因此,当跳过一列数据时,需要使用一个none元组,如果没有,那么我们的SAYING字段将应用到tsv数据的age列,而quote列将不会被使用。但是,如果您只想使用name和age列,您可以只使用两个元组,因为它们是前两个列。我们更改TabularDataset以读取正确的.tsv文件,并将format参数更改为’tsv’。如果你的数据有一个标题头,我们的数据就有,它必须通过传递skip_header = True来跳过。如果没有,TorchText会认为头部是一个例子。默认情况下,skip_header为False。最后,我们将讨论csv文件。这与tsv文件几乎完全相同,只是格式参数设置为“csv”。csv或tsv数据无法存储列表。这意味着数据不能被标记化,因此每次运行通过TorchText读取数据的Python脚本时,数据都必须被标记化。使用高级的标记器,如spaCy标记器,需要不可忽略的大量时间。因此,最好是对数据集进行标记并以json行格式存储它们。如果tsv数据中出现制表符,或csv数据中出现逗号,TorchText会认为它们是列之间的分隔符。这将导致数据被错误地解析。最糟糕的是,TorchText不会提醒你这一点,因为它无法分辨字段中的制表符/逗号和作为分隔符的制表符/逗号之间的区别。由于json数据本质上是一个字典,您可以通过它的键访问字段中的数据,所以不必担心“surprise”分隔符。使用上面的任何数据集,我们就可以构建词汇表并创建迭代器。然后,我们可以在定义批处理大小和设备后,创建迭代器。默认情况下,训练数据在每个epoch进行洗牌,但验证/测试数据是排序的。然而,TorchText不知道该用什么来排序我们的数据,如果我们不告诉它,它就会抛出错误。有两种方法来处理这个问题,你可以通过传递sort = False来告诉迭代器不要对验证/测试数据进行排序,或者你可以通过传递sort_key来告诉迭代器如何对数据进行排序。sort key是一个函数,它返回一个用于对数据进行排序的键。例如,lambda x: x.s将根据它们的s属性(即它们的quote)对示例进行排序。理想情况下,您希望使用sort key,因为BucketIterator将能够对示例进行排序,然后最小化每个批处理中的填充量。然后,我们可以遍历迭代器来获得批量数据。注意,默认情况下TorchText的批处理维度是在第二维。以上就是关于“torchtext如何进行文本数据处理”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注百云主机行业资讯频道。
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