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TimeseriesGenerator

  1. keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(data, targets, length, sampling_rate=1, stride=1, start_index=0, end_index=None, shuffle=False, reverse=False, batch_size=128)

用于生成批量时序数据的实用工具类。

这个类以一系列由相等间隔以及一些时间序列参数（例如步长、历史长度等）汇集的数据点作为输入，以生成用于训练/验证的批次数据。

参数

  • data: 可索引的生成器（例如列表或 Numpy 数组），包含连续数据点（时间步）。数据应该是 2D 的，且第 0 个轴为时间维度。
  • targets: 对应于 data 的时间步的目标值。它应该与 data 的长度相同。
  • length: 输出序列的长度（以时间步数表示）。
  • sampling_rate: 序列内连续各个时间步之间的周期。对于周期 r, 时间步 data[i], data[i-r], … data[i - length] 被用于生成样本序列。
  • stride: 连续输出序列之间的周期. 对于周期 s, 连续输出样本将为 data[i], data[i+s], data[i+2*s] 等。
  • start_index: 在 start_index 之前的数据点在输出序列中将不被使用。这对保留部分数据以进行测试或验证很有用。
  • end_index: 在 end_index 之后的数据点在输出序列中将不被使用。这对保留部分数据以进行测试或验证很有用。
  • shuffle: 是否打乱输出样本，还是按照时间顺序绘制它们。
  • reverse: 布尔值: 如果 true, 每个输出样本中的时间步将按照时间倒序排列。
  • batch_size: 每个批次中的时间序列样本数（可能除最后一个外）。

返回

一个 Sequence 实例。

例子

  1. from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
  2. import numpy as np
  4. data = np.array([[i] for i in range(50)])
  5. targets = np.array([[i] for i in range(50)])
  7. data_gen = TimeseriesGenerator(data, targets,
  8.                                length=10, sampling_rate=2,
  9.                                batch_size=2)
  10. assert len(data_gen) == 20
  12. batch_0 = data_gen[0]
  13. x, y = batch_0
  14. assert np.array_equal(x,
  15.                       np.array([[[0], [2], [4], [6], [8]],
  16.                                 [[1], [3], [5], [7], [9]]]))
  17. assert np.array_equal(y,
  18.                       np.array([[10], [11]]))

pad_sequences

  1. keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32', padding='pre', truncating='pre', value=0.0)

将多个序列截断或补齐为相同长度。

该函数将一个 num_samples 的序列（整数列表）转化为一个 2D Numpy 矩阵，其尺寸为 (num_samples, num_timesteps)。 num_timesteps 要么是给定的 maxlen 参数，要么是最长序列的长度。

比 num_timesteps 短的序列将在末端以 value 值补齐。

比 num_timesteps 长的序列将会被截断以满足所需要的长度。补齐或截断发生的位置分别由参数 pading 和 truncating 决定。

向前补齐为默认操作。

参数

  • sequences: 列表的列表，每一个元素是一个序列。
  • maxlen: 整数，所有序列的最大长度。
  • dtype: 输出序列的类型。要使用可变长度字符串填充序列，可以使用 object。
  • padding: 字符串，'pre' 或 'post' ，在序列的前端补齐还是在后端补齐。
  • truncating: 字符串，'pre' 或 'post' ，移除长度大于 maxlen 的序列的值，要么在序列前端截断，要么在后端。
  • value: 浮点数，表示用来补齐的值。

返回

  • x: Numpy 矩阵，尺寸为 (len(sequences), maxlen)。

异常

  • ValueError: 如果截断或补齐的值无效，或者序列条目的形状无效。

skipgrams

  1. keras.preprocessing.sequence.skipgrams(sequence, vocabulary_size, window_size=4, negative_samples=1.0, shuffle=True, categorical=False, sampling_table=None, seed=None)

生成 skipgram 词对。

该函数将一个单词索引序列（整数列表）转化为以下形式的单词元组：

  • （单词, 同窗口的单词），标签为 1（正样本）。
  • （单词, 来自词汇表的随机单词），标签为 0（负样本）。

若要了解更多和 Skipgram 有关的知识，请参阅这份由 Mikolov 等人发表的经典论文： Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

参数

  • sequence: 一个编码为单词索引（整数）列表的词序列（句子）。如果使用一个 sampling_table，词索引应该以一个相关数据集的词的排名匹配（例如，10 将会编码为第 10 个最长出现的词）。注意词汇表中的索引 0 是非单词，将被跳过。
  • vocabulary_size: 整数，最大可能词索引 + 1
  • window_size: 整数，采样窗口大小（技术上是半个窗口）。词 w_i 的窗口是 [i - window_size, i + window_size+1]。
  • negative_samples: 大于等于 0 的浮点数。0 表示非负（即随机）采样。1 表示与正样本数相同。
  • shuffle: 是否在返回之前将这些词语打乱。
  • categorical: 布尔值。如果 False，标签将为整数（例如 [0, 1, 1 .. ]），如果 True，标签将为分类，例如 [[1,0],[0,1],[0,1] .. ]。
  • sampling_table: 尺寸为 vocabulary_size 的 1D 数组，其中第 i 项编码了排名为 i 的词的采样概率。
  • seed: 随机种子。

返回

couples, labels: 其中 couples 是整数对，labels 是 0 或 1。

注意

按照惯例，词汇表中的索引 0 是非单词，将被跳过。

make_sampling_table

  1. keras.preprocessing.sequence.make_sampling_table(size, sampling_factor=1e-05)

生成一个基于单词的概率采样表。

用来生成 skipgrams 的 sampling_table 参数。sampling_table[i] 是数据集中第 i 个最常见词的采样概率（出于平衡考虑，出现更频繁的词应该被更少地采样）。

采样概率根据 word2vec 中使用的采样分布生成：

  1. p(word) = (min(1, sqrt(word_frequency / sampling_factor) /
  2.     (word_frequency / sampling_factor)))

我们假设单词频率遵循 Zipf 定律（s=1），来导出 frequency(rank) 的数值近似：

frequency(rank) ~ 1/(rank (log(rank) + gamma) + 1/2 - 1/(12rank))，其中 gamma 为 Euler-Mascheroni 常量。

参数

  • size: 整数，可能采样的单词数量。
  • sampling_factor: word2vec 公式中的采样因子。

返回

一个长度为 size 大小的 1D Numpy 数组，其中第 i 项是排名为 i 的单词的采样概率。