Функция datasets.imdb.load_data

Функция datasets.imdb.load_data загружает датасет IMDB - набор из 50 000 отзывов к фильмам, разделённых на положительные и отрицательные. Первым параметром передаётся путь к файлу с данными, вторым - количество наиболее частотных слов для ограничения словаря. Отзывы возвращаются в виде последовательностей целых чисел, где каждое число является индексом слова в словаре.

Синтаксис

tf.keras.datasets.imdb.load_data(path="imdb.npz", [num_words], [skip_top], [maxlen], [seed], [start_char], [oov_char], [index_from])

Пример

Давайте загрузим датасет IMDB и посмотрим количество отзывов в обучающей и тестовой выборках:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data()
print(len(x_train), len(x_test))

Результат выполнения кода:

25000 25000

Пример

Давайте загрузим датасет с ограничением словаря до 10000 наиболее частотных слов и выведем первый отзыв:

<+python+> import tensorflow as tf (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000) print(x_train[0]) <-python+>

Результат выполнения кода:

[1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65, 458, 4468, 66, 3941, 4, 173, 36, 256, 5, 25, 100, 43, 838, 112, 50, 670, 2, 9]

Пример

Давайте выведем метку первого отзыва обучающей выборки:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000)
print(y_train[0])

Результат выполнения кода:

1

Пример

Давайте загрузим датасет и посмотрим словарь соответствия слов индексам:

import tensorflow as tf

word_index = tf.keras.datasets.imdb.get_word_index()
print(len(word_index))

Результат выполнения кода:

88584

Смотрите также

функцию imdb,
которая предоставляет доступ к датасету IMDB
функцию reuters,
которая загружает датасет новостей Reuters
функцию mnist,
которая загружает датасет рукописных цифр MNIST
функцию fashion_mnist,
которая загружает датасет изображений одежды Fashion-MNIST