如何利用paddlepaddle构建rnn网络对文本进行分类?
时间: 2023-05-31 11:02:03 浏览: 52
1. 准备数据:将文本转换为数字序列,并将其划分为训练集和测试集。
2. 定义网络结构:使用PaddlePaddle的API定义RNN网络结构,选择合适的激活函数和损失函数。
3. 配置训练参数:设置训练的超参数,例如学习率、迭代次数、批次大小等。
4. 训练模型:使用训练数据对模型进行训练,并对模型进行评估。
5. 预测文本分类:使用训练好的模型对新的文本进行分类预测。
具体代码实现可参考以下示例:
```python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
# 准备数据
train_data = ...
test_data = ...
vocab_size = ...
# 定义网络结构
def rnn_net(input):
emb = fluid.layers.embedding(input, size=[vocab_size, 128])
rnn = fluid.layers.DynamicRNN()
with rnn.block():
word = rnn.step_input(emb)
lstm_out, _ = fluid.layers.dynamic_lstm(word, ...)
rnn.update_memory(word, lstm_out)
rnn_out = fluid.layers.fc(input=rnn(), size=10, act='softmax')
return rnn_out
# 配置训练参数
BATCH_SIZE = 64
EPOCH_NUM = 10
LEARNING_RATE = 0.001
# 定义输入输出和label
input = fluid.layers.data(name='input', shape=[1], dtype='int64')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
# 定义损失函数和优化器
predict = rnn_net(input)
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(LEARNING_RATE)
optimizer.minimize(avg_cost)
# 定义Executor
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 训练模型
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
for batch_id, data in enumerate(train_data()):
input_data, label_data = data
cost = exe.run(feed={'input': input_data, 'label': label_data},
fetch_list=[avg_cost])
print("Epoch %d, Cost %f" % (epoch_id, cost[0]))
# 评估模型
acc_set = []
for batch_id, data in enumerate(test_data()):
input_data, label_data = data
acc = exe.run(feed={'input': input_data, 'label': label_data},
fetch_list=[avg_cost])
acc_set.append(float(acc[0]))
avg_acc = sum(acc_set) / len(acc_set)
print("Test Accuracy %f" % avg_acc)
# 预测文本分类
predict_text = ...
predict_data = ...
result = exe.run(feed={'input': predict_data},
fetch_list=[predict])
category = result[0].argmax()
```