pad_sequences()有什么用？

最新推荐文章于 2025-03-23 12:32:46 发布

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#keras #pad_sequence

本文介绍了Keras中pad_sequences函数的作用及用法，详细解释了如何通过此函数处理不同长度的序列数据，使之适用于RNN网络输入的要求，并讨论了在实际应用中的一些技巧。

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None,dtype='int32',padding='pre',truncating='pre', value=0.)

maxlen设置最大的序列长度，长于该长度的序列将会截短，短于该长度的序列将会填充

RNN网络容易出现反向传播过程中的梯度问题。主要原因是我们通常给RNN的参数为有限的序列。

为了实现的简便，keras只能接受长度相同的序列输入。因此如果目前序列长度参差不齐，这时需要使用pad_sequences()。该函数是将序列转化为经过填充以后的一个新序列。

举一个例子，是否使用对齐函数取决于如何切割本文，对于一个文本而言，如果是选择根据‘。’来分割句子，因此需要使用该函数保证每个分割的句子能够得到同等长度，但是更加聪明的做法是考虑将文本按照每一个字来分隔，保证切割的句子都是等长的句子，不要再使用该函数。

最后，输入RNN网络之前将词汇转化为分布式表示。

Reference：
What keras pad_sequence do?

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使用 pad_sequence

Zhao_knight的博客

10-22

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`Tokenizer`和`pad_sequences`是自然语言处理（NLP）中常用的工具，下面分别介绍它们的功能和使用方法： ### Tokenizer `Tokenizer`是一个用于将文本数据进行数字编码的工具，它可以将文本中的每个词映射到一个唯一的整数编号上。以下是其使用步骤和示例代码： 1. **创建`Tokenizer`对象**：使用`Tokenizer()`创建一个`Tokenizer`实例。 2. **拟合文本数据**：使用`fit_on_texts()`方法对文本数据进行拟合，从而获取每个词的编号。 3. **将文本转换为序列**：使用`texts_to_sequences()`方法将文本转换为对应的整数序列。示例代码如下： ```python from keras.preprocessing.text import Tokenizer # 文本数据 text = ["今天北京下雨了", "我今天加班"] # 创建一个Tokenizer对象 tokenizer = Tokenizer() # fit_on_texts 方法，获取每个词的编号 tokenizer.fit_on_texts(text) # 打印每个词的编号 print(tokenizer.word_index) # {'今天': 1, '了': 2, '北京': 3, '下': 4, '雨': 5, '我': 6, '加班': 7} # 将文本转换为序列 tlist = tokenizer.texts_to_sequences(["下雨我加班"]) print(tlist) # [[3, 4, 6, 7]] ``` ### pad_sequences `pad_sequences`用于对序列进行长度填充或截断，使得所有序列的长度一致。其主要参数包括`maxlen`（指定序列的最大长度）、`padding`（填充方式，'pre'表示从前面填充，'post'表示从后面填充）和`truncating`（截断方式，'pre'表示从前面截断，'post'表示从后面截断）。以下是其使用步骤和示例代码： 1. **导入`pad_sequences`函数**：从`keras.preprocessing.sequence`中导入`pad_sequences`。 2. **对序列进行填充**：使用`pad_sequences()`函数对序列进行填充或截断。示例代码如下： ```python import keras from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 假设已经有了一个序列 tlist = [[3, 4, 6, 7]] # 对序列进行填充，指定最大长度为10 alist = pad_sequences(tlist, maxlen=10) print(alist) # [[0 0 0 0 0 0 3 4 6 7]] ``` ### 更完整的示例以下是一个结合`Tokenizer`和`pad_sequences`的完整示例： ```python from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.preprocessing.text import Tokenizer # 文本最大长度为10 mx_length = 10 # 文本数据 text = [['我', '爱', '中国'], ['我', '爱', '科学'], ['深度', '学习', '很', '有趣'], ['机器', '学习', '常见', '的', '模型', '有', 'SVM']] print('文本内容=') print(text) # 创建一个Tokenizer对象 tokenizer = Tokenizer() # 直接读入文本进行词的ID获取 tokenizer.fit_on_texts(text) # 得到每个词的编号 vocab = tokenizer.word_index # 开始对text里面的每个汉字进行编号 x_train_word_ids = tokenizer.texts_to_sequences(text) print('编号结果=') print(x_train_word_ids) # 将超过固定值的部分截掉，不足的用0填充，从后面填充和截断 x_train_padded_seqs = pad_sequences(x_train_word_ids, maxlen=mx_length, padding='post', truncating='post') print('填充结果=') print(x_train_padded_seqs) ``` 通过上述步骤和示例代码，可以清晰地了解`Tokenizer`和`pad_sequences`的使用方法和功能，它们在处理文本数据时非常有用，可以将文本数据转换为适合深度学习模型输入的格式。[^1][^2]