28、图像描述生成：从数据准备到深度学习模型开发

图像描述生成：从数据准备到深度学习模型开发

1. 文本数据准备

在处理图像描述数据时，首先要进行文本数据的准备工作。这一过程包含多个关键步骤，下面将详细介绍。

1.1 加载描述文件

首先，我们需要加载包含所有图像描述的文件。以下是实现该功能的代码：

import string
import re

# load doc into memory
def load_doc(filename):
    # open the file as read only
    file = open(filename, 'r')
    # read all text
    text = file.read()
    # close the file
    file.close()
    return text

filename = 'Flickr8k_text/Flickr8k.token.txt'
# load descriptions
doc = load_doc(filename)

这段代码定义了一个 load_doc 函数，用于打开并读取指定文件的内容，然后关闭文件。

1.2 提取描述信息

接下来，我们要从加载的文档中提取每个图像的描述信息。每个图像都有一个唯一的标识符，我们将使用这个标识符来关联图像和其描述。以下是实现该功能的代码：

# extract descriptions for image