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python - 通过 RNN 和 csv 数据生成自然语言

问题描述

我是 TensorFlow 和机器学习的初学者。我想问一下我如何制作一些代码。

我正在尝试通过 RNN 制作一个自然语言生成程序。

你可以看到图片是数据，每行有x，y，vocab_size和max_len。有没有办法整体执行该代码？每行都有自己的数据，列表的长度不同。如果没有办法，我是否必须分别执行每一行？

在此处输入图像描述

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 10, input_length=max_len-1))
model.add(SimpleRNN(32))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(dataset, epochs=200, verbose=2)

标签： pythontensorflownls

解决方案

实际上，您之前定义的架构就足够了。CMIIW

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