在Python中使用readerptb_iterator()生成20条随机的PTB数据

在Python中，我们可以使用TensorFlow的reader.ptb_iterator()函数来生成随机的PTB数据。PTB数据集是一个经典的用于语言建模的数据集，包含了一些预处理后的英语新闻文本。

下面是一个使用reader.ptb_iterator()生成20条随机的PTB数据的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.models.rnn.ptb import reader

# 加载PTB数据
raw_data = reader.ptb_raw_data('data/ptb')

# 构建词汇表
train_data, valid_data, test_data, _ = raw_data
word_to_id = reader._build_vocab(train_data)

# 将训练数据转换为词汇表中的id表示
train_data = reader._file_to_word_ids(train_data, word_to_id)

# 定义一个函数来生成PTB数据迭代器
def ptb_iterator(raw_data, batch_size, num_steps):
    raw_data = tf.convert_to_tensor(raw_data, name="raw_data", dtype=tf.int32)
    data_len = tf.size(raw_data)
    batch_len = data_len // batch_size
    data = tf.reshape(raw_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

# 创建一个会话来运行TensorFlow操作
with tf.Session() as sess:
    # 初始化所有变量
    tf.initialize_all_variables().run()

    # 使用ptb_iterator函数生成随机的PTB数据
    x, y = ptb_iterator(train_data, batch_size=20, num_steps=30).eval()

    # 打印生成的随机PTB数据
    for i in range(20):
        print(' '.join([reader._id_to_word[x[j, i]] for j in range(30)]))
        print(' '.join([reader._id_to_word[y[j, i]] for j in range(30)]))
        print('========================================')

在上述例子中，我们首先加载PTB数据，并构建了一个词汇表。然后，我们将训练数据转换为词汇表中的id表示。接下来，我们定义了一个ptb_iterator()函数来生成PTB数据迭代器。

在创建会话并初始化变量后，我们使用ptb_iterator()生成了一个包含20条随机的PTB数据的迭代器。随后，我们通过循环打印了生成的随机PTB数据。

需要注意的是，上述代码仅仅是一个示例，实际使用时可能需要对数据的处理进行一些调整和修改。