在Python中使用readerptb_iterator()函数生成随机的PTB数据集

在Python中，可以使用reader.ptb_iterator()函数生成随机的PTB数据集。PTB数据集是一个常用的文本分类数据集，主要用于语言模型的训练和测试。

下面是一个使用例子：

import reader

# 加载PTB数据集
train_data, valid_data, test_data, _ = reader.ptb_raw_data("./ptb")

# 转换成字符id列表
train_data = reader.ptb_iterator(train_data, batch_size=32, num_steps=35)

# 打印一个batch的数据
for x, y in train_data:
    print("输入数据：", x)
    print("标签数据：", y)
    break

在这个例子中，首先使用reader.ptb_raw_data()函数加载PTB数据集。这个函数会返回训练集、验证集和测试集的数据。

然后，使用reader.ptb_iterator()函数将训练集数据转换成一个迭代器。这个函数接受训练集数据、每个batch的大小和每个序列的长度作为参数。在这个例子中，每个batch的大小为32，每个序列的长度为35。

最后，通过迭代这个生成器，可以依次获取每个batch的输入数据和标签数据，并打印出来。在这个例子中，只打印了 个batch的数据。

注意，这个函数返回的数据是一个三维的数组。 维表示batch的数量，第二维表示序列的长度，第三维表示每个单词的字符id。

这个例子可以帮助你理解如何使用reader.ptb_iterator()函数生成随机的PTB数据集。你可以根据自己的需求修改batch的大小和序列的长度，并在实际应用中使用这个函数。