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给深度学习模型构建数据迭代器

最近在学习keras框架,不得不感叹keras的确比pytorch好用。 那么,现在就来整理一下深度学习里最常用的数据迭代器的写法吧。 # 数据文件一篇就是一个文件 def _read_file(filename): """读取一个文件并转换为一行""" with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f: s = f.read().strip().replace('\n', '。').replace('\t', '').replace('\u3000', '') return re.sub(r'。+', '。', s) # 文章迭代器 def get_data_iterator(data_path): for category in os.listdir(data_path): category_path = os.path.join(data_path, category) for file_name in os.listdir(category_path): yield _read_file(os.path.join(category_...

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