在Python中使用ptb_iterator()随机生成PTB数据集

在Python中，有一个名为"ptb_iterator()"的函数，可以用于随机生成PTB数据集。PTB数据集是一个常用的文本数据集，用于训练和评估语言模型。

使用"ptb_iterator()"函数需要导入相应的库，如下所示：

import tensorflow as tf
import numpy as np

from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.contrib import legacy_seq2seq
from tensorflow.contrib import layers
from tensorflow.contrib import crf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

接着，需要定义一些全局变量，包括训练集和测试集的路径、批次的大小、隐藏层的维度、训练的步数等：

TRAIN_DATA_PATH = 'data/ptb.train.txt'
TEST_DATA_PATH = 'data/ptb.test.txt'

BATCH_SIZE = 20
HIDDEN_SIZE = 200
NUM_STEPS = 35
NUM_EPOCHS = 10
VOCAB_SIZE = 10000
LEARNING_RATE = 1.0

然后，定义一个函数用于读取和处理PTB数据集：

def read_data(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        data = file.read().replace('
', '<eos>').split()
        # 创建一个词汇表，并将词汇表中的词映射为整数
        vocabulary = tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor(NUM_STEPS)
        data = np.array(list(vocabulary.fit_transform(data)))
    return data

# 读取训练集和测试集
train_data = read_data(TRAIN_DATA_PATH)
test_data = read_data(TEST_DATA_PATH)

接下来，定义一个函数用于生成批次数据：

def generate_batches(data, batch_size, num_steps):
    data_length = len(data)
    num_batches = int(data_length / (batch_size * num_steps))
    # 将数据重新排列成一个批次的序列
    data = np.reshape(data[ : num_batches * batch_size * num_steps],
                      [batch_size, num_batches * num_steps])
    # 每次保留一个时间步，得到x_batches，下一个时间步作为y_batches
    x_batches = np.split(data, num_batches, axis=1)
    y_batches = np.split(np.reshape(data[1 : num_batches * num_steps + 1],
                                    [batch_size, num_batches * num_steps]),
                         num_batches, axis=1)
    # 将x_batches和y_batches转换为张量
    x_batches = [tf.reshape(x, [batch_size, num_steps]) for x in x_batches]
    y_batches = [tf.reshape(y, [batch_size, num_steps]) for y in y_batches]
    return list(zip(x_batches, y_batches))

最后，使用"ptb_iterator()"函数生成训练数据和测试数据的批次：

train_batches = generate_batches(train_data, BATCH_SIZE, NUM_STEPS)
test_batches = generate_batches(test_data, BATCH_SIZE, NUM_STEPS)

现在，你可以使用生成的批次数据来训练和评估你的语言模型了。

这是一个简单的例子，展示了如何使用ptb_iterator()函数在Python中生成PTB数据集的方法。希望对你有所帮助！