keras序列预处理

TimeserisGenerator

pad_sequences

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

将序列填充到相同的长度。

将长为nb_samples的序列（标量序列）转化为形如(nb_samples,nb_timesteps)2D numpy array。如果提供了参数maxlen，nb_timesteps=maxlen，否则其值为最长序列的长度。其他短于该长度的序列都会在后部填充0以达到该长度。长于nb_timesteps的序列将会被截断，以使其匹配目标长度。padding和截断发生的位置分别取决于参数padding和truncating。默认为'pre-padding'。

 

　　参数

 

• • sequences：浮点数或整数构成的两层嵌套列表

  • maxlen：None或整数，为序列的最大长度。大于此长度的序列将被截短，小于此长度的序列将在后部填0.

  • dtype：返回的numpy array的数据类型

  • padding：‘pre’或‘post’，确定当需要补0时，在序列的起始还是结尾补

  • truncating：‘pre’或‘post’，确定当需要截断序列时，从起始还是结尾截断

  • value：浮点数，此值将在填充时代替默认的填充值0

 

　　返回值

 

　　　　返回形如(nb_samples,nb_timesteps)的2D张量

　　Raises

 

• • ValueError：防止无效的truncating/padding值，或无效的输入序列形状。

skipgrams

make_sampling_table