नन्हा_शेक्सपियर

• विवरण :

शेक्सपियर के विभिन्न नाटकों से शेक्सपियर की 40,000 पंक्तियाँ। लेडी करपथी के ब्लॉग पोस्ट 'द अनरेजनेबल इफेक्टिवनेस ऑफ रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स' में प्रदर्शित: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-activeness/

चरित्र मॉडलिंग उदाहरण के लिए उपयोग करने के लिए:

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)

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.tiny_shakespeare.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 1.06 MiB

• डेटासेट का आकार : 1.06 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test'	1
'train'	1
'validation'	1

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
मूलपाठ	मूलपाठ		डोरी

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

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