pytorch CNN文本分类
时间: 2024-05-25 07:09:09 浏览: 18
PyTorch是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的工具和API,可以方便地进行神经网络的搭建、训练和部署。CNN是一种卷积神经网络,可以用于图像和文本分类等任务。在PyTorch中,我们可以使用torch.nn模块来定义CNN模型。
对于文本分类任务,我们通常使用词向量来表示每个单词,将一个文本转化为一个矩阵。然后使用卷积层对这个矩阵进行卷积操作,提取文本中的特征。接着使用池化层来降维,减小计算量。最后将特征输入到全连接层进行分类。
下面是一个基本的CNN文本分类模型的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNN_Text(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_classes):
super(CNN_Text, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 100, (3, embedding_dim))
self.conv2 = nn.Conv2d(1, 100, (4, embedding_dim))
self.conv3 = nn.Conv2d(1, 100, (5, embedding_dim))
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
self.fc = nn.Linear(300, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = x.unsqueeze(1)
x1 = nn.functional.relu(self.conv1(x)).squeeze(3)
x2 = nn.functional.relu(self.conv2(x)).squeeze(3)
x3 = nn.functional.relu(self.conv3(x)).squeeze(3)
x1 = nn.functional.max_pool1d(x1, x1.size(2)).squeeze(2)
x2 = nn.functional.max_pool1d(x2, x2.size(2)).squeeze(2)
x3 = nn.functional.max_pool1d(x3, x3.size(2)).squeeze(2)
x = torch.cat((x1, x2, x3), 1)
x = self.dropout(x)
x = self.fc(x)
return x
```
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