as follows,  CIFAR10 small image classification  CIFAR100 small image classification  IMDB Movie reviews sentiment classification  Reuters newswire topics classification  MNIST database processing to find the sentiment analysis of the given text. Let us create a LSTM model to analyze the IMDB movie reviews and find its positive/negative sentiment. The model for the sequence analysis can from keras.datasets import imdb Step 2: Load data Let us import the imdb dataset. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=2000) Here,  imdb is a dataset provided by Keras

sample from the IMDB reviews5 dataset with a larger validation set to measure the performance of text augmentations. Let’s dive in! Project: IMDB Reviews Sentiment Classification The imdb reviews dataset from time import time %%capture (train500_ds, train1000_ds, val_ds), ds_info = tfds.load( name='imdb_reviews', split=['train[:500]', 'train[:1000]', 'train[60%:]'], as_supervised=True, with_info=True

个等长(单词数量为 5)的句子序列可以表示为 shape 为[2,5,3] 的 3 维张量，其中 2 表示句子个数，5 表示单词数量，3 表示单词向量的长度。我们通过 IMDB 数据集来演示如何表示句子，代码如下： In [46]: # 自动加载 IMDB 电影评价数据集 from torchtext import data, datasets # 需要先安装 torchtext 库 # fix_length=80) LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float) # 自动下载、加载、切割 IMDB 数据集 train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL) print('len of train data:', len(train_data)) # 打印训练集句子数量 过规定长度的部分单词。以 IMDB 数据集的加载为例，我们来演示如何将不等长的句子变 换为等长结构，代码如下： 待替换！！！ In [30]: total_words = 10000 # 设定词汇量大小 max_review_len = 80 # 最大句子长度 embedding_len = 100 # 词向量长度 # 加载 IMDB 数据集 (x_train, y_train)

154 12.2 CIFAR100 小图像分类数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 12.3 IMDB 电影评论情感分类数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 12.4 路透社新闻主题分类 . . . . 这里有几个可以帮助你开始的例子！ 在 examples 目录 中，你可以找到真实数据集的示例模型： • CIFAR10 小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络 (CNN) 快速开始 11 • IMDB 电影评论情感分类：基于词序列的 LSTM • Reuters 新闻主题分类：多层感知器 (MLP) • MNIST 手写数字分类：MLP 和 CNN • 基于 LSTM 的字符级文本生成 数组表示的类别标签（范围在 0-9 之间的整数） ，尺寸为 (num_samples,)。 • 参数： • label_mode: ”fine” 或者”coarse” 12.3 IMDB 电影评论情感分类数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。每一条评论已经过预 处理，并编码为词索引（整数）的序列表示。为了方便起见，将词按数据集中出现的频率进行索 引，例如整数

authors also found that fine-tuning such a pre-trained model for a binary classification problem (IMDb dataset) required only 100 labeled examples ( less labeled examples otherwise). If we add a middle-step Figure 6-6: Validation error w.r.t. number of training examples for different training methods on IMDb (from scratch, ULMFiT supervised: pre-training with WikiText-103 and fine-tuning using labeled data

组成，其中包含 从IMDb下载的25000个电影评论。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标签的数量相同，表示不同的情感 极性。 import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 15.1.1 读取数据集 首先，下载并提取路径../data/aclImdb中的IMDb评论数据集。 #@save db', 'aclImdb') 接下来，读取训练和测试数据集。每个样本都是一个评论及其标签：1表示“积极”，0表示“消极”。 #@save def read_imdb(data_dir, is_train): """读取IMDb评论数据集文本序列和标签""" data, labels = [], [] for label in ('pos', 'neg'): folder_name = append(review) labels.append(1 if label == 'pos' else 0) return data, labels train_data = read_imdb(data_dir, is_train=True) print('训练集数目：', len(train_data[0])) for x, y in zip(train_data[0][:3],

domains, we can continue to follow similar recipes. For example, if you were to embed all the actors on IMDb, you might consider a pre-training task of predicting the actor, given a fixed number of the actor’s