- Описание:
40 000 строк Шекспира из различных пьес Шекспира. Лучшее в блоге Андрея Karpathy «The Необоснованное Эффективность возвратного Neural Networks»: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
Чтобы использовать, например, для моделирования персонажей:
d = tfds.load(name='tiny_shakespeare')['train']
d = d.map(lambda x: tf.strings.unicode_split(x['text'], 'UTF-8'))
# train split includes vocabulary for other splits
vocabulary = sorted(set(next(iter(d)).numpy()))
d = d.map(lambda x: {'cur_char': x[:-1], 'next_char': x[1:]})
d = d.unbatch()
seq_len = 100
batch_size = 2
d = d.batch(seq_len)
d = d.batch(batch_size)
Домашняя страница: https://github.com/karpathy/char-rnn/blob/master/data/tinyshakespeare/input.txt
Исходный код:
tfds.text.TinyShakespeare
Версии:
-
1.0.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Размер загрузки:
Unknown size
Dataset Размер:
1.06 MiB
Авто-кэшируются ( документация ): Да
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 1 |
'train' | 1 |
'validation' | 1 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):None
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Образец цитирования:
@misc{
author={Karpathy, Andrej},
title={char-rnn},
year={2015},
howpublished={\url{https://github.com/karpathy/char-rnn} }
}