20、从循环神经网络到深度学习框架：探索语言预测与自动优化

从循环神经网络到深度学习框架：探索语言预测与自动优化

1. 循环神经网络训练：以Babi数据集为例

1.1 数据准备

首先，我们选择使用Babi数据集进行神经网络的训练。该数据集是一个合成的问答语料库，用于教会机器回答关于环境的简单问题。以下是下载和处理数据的具体步骤：
1. 下载数据集 ：使用以下bash命令下载Babi数据集。

wget http://www.thespermwhale.com/jaseweston/babi/tasks_1-20_v1-1.tar.gz
tar -xvf tasks_1-20_v1-1.tar.gz

2. 数据清洗 ：使用Python代码打开并清理一个小数据集，用于训练网络。

import sys,random,math
from collections import Counter
import numpy as np
f = open('tasksv11/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')
raw = f.readlines()
f.close()
tokens = list()
for line in raw[0:1000]:
    tokens.append(line.lower().replace("\n","").split(" ")[1:])
print(tokens