Tensorflow nmt的数据预处理过程

最新推荐文章于 2025-05-17 11:14:33 发布

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#tensorflow #nmt #deep-learning #python

本文详细介绍了TensorFlow NMT项目中，使用Dataset API进行训练数据和推断数据的预处理过程。内容包括训练数据的处理步骤，特别是如何对齐数据以及num_buckets参数的作用。同时，文章提到了转换文本数据为模型输入的过程，以及超参数配置对数据处理的影响。

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tensorflow nmt的数据预处理过程　　

在tensorflow/nmt项目中，训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API，应该是tensorflow 1.2之后引入的API，方便数据的操作。如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式，建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API。

本教程将从训练数据和推断数据两个方面，详解解析数据的具体处理过程，你将看到文本数据如何转化为模型所需要的实数，以及中间的张量的维度是怎么样的，batch_size和其他超参数又是如何作用的。

训练数据的处理

先来看看训练数据的处理。训练数据的处理比推断数据的处理稍微复杂一些，弄懂了训练数据的处理过程，就可以很轻松地理解推断数据的处理。
训练数据的处理代码位于nmt/utils/iterator_utils.py文件内的get_iterator函数。我们先来看看这个函数所需要的参数是什么意思:

参数	解释
`src_dataset`	源数据集
`tgt_dataset`	目标数据集
`src_vocab_table`	源数据单词查找表，就是个单词和int类型数据的对应表
`tgt_vocab_table`	目标数据单词查找表，就是个单词和int类型数据的对应表
`batch_size`	批大小
`sos`	句子开始标记
`eos`	句子结尾标记
`random_seed`	随机种子，用来打乱数据集的
`num_buckets`	桶数量
`src_max_len`	源数据最大长度</