基于cnn的文本分类的pytorch实现
时间: 2023-09-17 22:09:47 浏览: 39
以下是一个基于CNN的文本分类的PyTorch实现示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
class CNN_Text(nn.Module):
def __init__(self, args):
super(CNN_Text, self).__init__()
self.args = args
V = args.embed_num
D = args.embed_dim
C = args.class_num
Ci = 1
Co = args.kernel_num
Ks = args.kernel_sizes
self.embed = nn.Embedding(V, D)
self.convs1 = nn.ModuleList([nn.Conv2d(Ci, Co, (K, D)) for K in Ks])
self.dropout = nn.Dropout(args.dropout)
self.fc1 = nn.Linear(len(Ks) * Co, C)
def conv_and_pool(self, x, conv):
x = F.relu(conv(x)).squeeze(3) # (N, Co, W)
x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2)
return x
def forward(self, x):
x = self.embed(x) # (N, W, D)
x = x.unsqueeze(1) # (N, Ci, W, D)
x = [F.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs1] # [(N, Co, W), ...]*len(Ks)
x = [F.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x] # [(N, Co), ...]*len(Ks)
x = torch.cat(x, 1)
x = self.dropout(x) # (N, len(Ks)*Co)
logit = self.fc1(x) # (N, C)
return logit
```
其中,`CNN_Text`类是一个继承自`nn.Module`的模型类,实现了基于CNN的文本分类模型。具体来说,模型首先对每个词进行embedding,然后使用多个不同大小的卷积核对这些词进行卷积,最后对卷积结果进行池化操作,得到特征向量。这些特征向量经过dropout后,连接一个全连接层,得到最终的预测结果。
模型的参数可以通过传入一个`args`对象来进行配置,其中包括embedding的大小、卷积核的数量和大小、dropout率等超参数。在训练过程中,可以使用PyTorch内置的优化器和损失函数进行模型的优化和评估。
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