pytorch构建textcnn
时间: 2023-06-22 10:46:25 浏览: 57
以下是使用PyTorch构建TextCNN的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TextCNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_classes, num_filters, filter_sizes):
super(TextCNN, self).__init__()
# 定义词向量层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# 定义卷积层和最大池化层
self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, num_filters, (fsz, embedding_dim)) for fsz in filter_sizes])
self.max_pool = nn.MaxPool2d((maxlen - fsz + 1, 1))
# 定义全连接层和输出层
self.fc = nn.Linear(num_filters * len(filter_sizes), num_classes)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
# 对输入的文本进行词向量表示
x = self.embedding(x)
# 将词向量表示的结果转化为二维张量,用于卷积操作
x = x.unsqueeze(1)
# 对输入的文本进行卷积和池化操作,并拼接所有特征
conv_outputs = []
for conv in self.convs:
conv_output = conv(x)
relu_output = nn.functional.relu(conv_output)
pool_output = self.max_pool(relu_output)
conv_outputs.append(pool_output)
x = torch.cat(conv_outputs, dim=1)
# 将卷积池化后的结果进行展平,并输入到全连接层中
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
# 对全连接层的输出进行softmax处理,得到分类结果
x = self.softmax(x)
return x
```
以上代码中,TextCNN继承自nn.Module类,其中包含了词向量层、卷积层、最大池化层、全连接层和输出层。在forward函数中,首先对输入的文本进行词向量表示,然后将其转化为二维张量,用于卷积操作。通过循环遍历卷积层和池化层,对输入文本进行局部特征提取和池化操作,并将所有特征拼接起来。最后将卷积池化后的结果进行展平,并输入到全连接层中。通过softmax函数对全连接层的输出进行处理,得到分类结果。