작은_셰익스피어

• 설명 :

다양한 셰익스피어 희곡의 셰익스피어 40,000줄. Andrej Karpathy의 블로그 게시물 'The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks'에서 추천: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

예를 들어 캐릭터 모델링에 사용하려면:

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)

• 홈페이지 : https://github.com/karpathy/char-rnn/blob/master/data/tinyshakespeare/input.txt

• 소스 코드 : tfds.datasets.tiny_shakespeare.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 1.06 MiB

• 데이터 세트 크기 : 1.06 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	1
'train'	1
'validation'	1

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
텍스트	텍스트		끈

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@misc{
  author={Karpathy, Andrej},
  title={char-rnn},
  year={2015},
  howpublished={\url{https://github.com/karpathy/char-rnn} }
}