使用readerptb_iterator()随机生成Python中的PTB数据集

在Python中，我们可以使用TensorFlow库来生成PTB（Penn Treebank）数据集。PTB数据集是一个非常常用的文本数据集，用于语言模型的训练和评估。

首先，我们需要下载并解压PTB数据集，可以使用下面的代码：

!wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/tutorials/rnn/ptb/reader.py
!wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/tutorials/rnn/ptb/reader_test.py
!mkdir ptb
!wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/tutorials/rnn/ptb/data/ptb.train.txt
!wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/tutorials/rnn/ptb/data/ptb.valid.txt
!wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/tutorials/rnn/ptb/data/ptb.test.txt
!mv ptb.train.txt ptb/train.txt
!mv ptb.valid.txt ptb/valid.txt
!mv ptb.test.txt ptb/test.txt

一旦我们有了数据集文件，我们可以通过下面的代码来生成PTB数据集的迭代器：

import tensorflow as tf
import reader

def readerptb_iterator(raw_data, batch_size, num_steps):
    data = tf.convert_to_tensor(raw_data, dtype=tf.int32)
    data_len = tf.size(data)
    batch_len = data_len // batch_size
    data = tf.reshape(data[0: batch_size * batch_len], [batch_size, batch_len])
    epoch_size = (batch_len - 1) // num_steps

    i = tf.train.range_input_producer(epoch_size, shuffle=False).dequeue()
    x = data[:, i * num_steps: (i + 1) * num_steps]
    y = data[:, i * num_steps + 1: (i + 1) * num_steps + 1]
    
    return x, y

这个函数使用了TensorFlow的range_input_producer()函数来生成epoch_size个迭代器。然后，我们通过索引操作，从原始数据中选择num_steps个时间步的输入和标签。

下面是一个使用readerptb_iterator()的完整示例：

import tensorflow as tf
import reader

# 读取数据集
raw_data = reader.ptb_raw_data('ptb')
train_data, valid_data, test_data, _ = raw_data

# 设置训练超参数
batch_size = 20
num_steps = 35

# 生成训练数据迭代器
train_input, train_output = readerptb_iterator(train_data, batch_size, num_steps)

with tf.Session() as sess:
    # 启动数据读取线程
    tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
    
    # 获取一个batch的数据
    x, y = sess.run([train_input, train_output])
    
    print("训练数据x的形状:", x.shape)
    print("训练数据x的内容:", x)
    print("训练数据y的形状:", y.shape)
    print("训练数据y的内容:", y)

在这个例子中，我们首先使用reader.ptb_raw_data()函数加载PTB数据集。接下来，我们设置了批次大小batch_size和时间步数num_steps。然后，我们调用了readerptb_iterator()函数来生成训练数据的迭代器。最后，在tf.Session()中，我们使用sess.run()来获取一个batch的训练数据，并打印输出结果。

通过以上代码和例子，我们可以使用readerptb_iterator()函数随机生成PTB数据集，并用于训练语言模型等任务。