minúsculo_shakespeare
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Referências:
Use o seguinte comando para carregar este conjunto de dados no TFDS:
ds = tfds.load('huggingface:tiny_shakespeare')
40,000 lines of Shakespeare from a variety of Shakespeare's plays. Featured in Andrej Karpathy's blog post 'The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks': http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/.
To use for e.g. character modelling:
d = datasets.load_dataset(name='tiny_shakespeare')['train']
d = d.map(lambda x: datasets.Value('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)
- Licença : Nenhuma licença conhecida
- Versão : 1.0.0
- Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|
'test' | 1 |
'train' | 1 |
'validation' | 1 |
{
"text": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
}
}
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons, e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0. Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers. Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2024-09-23 UTC.
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"label":"Não contém as informações de que eu preciso"
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"label":"Muito complicado / etapas demais"
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"label":"Problema com as amostras / o código"
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