textcnn四个声调识别模型pytorch完整代码

以下是一个基于PyTorch实现的TextCNN四个声调识别模型的完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class TextCNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_filters, filter_sizes, output_dim, dropout):
        super().__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

        self.convs = nn.ModuleList([
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=num_filters, kernel_size=(fs, embedding_dim))
            for fs in filter_sizes
        ])

        self.fc = nn.Linear(len(filter_sizes) * num_filters, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, text):
        # text = [batch size, sent len]

        embedded = self.embedding(text)
        # embedded = [batch size, sent len, emb dim]

        embedded = embedded.unsqueeze(1)
        # embedded = [batch size, 1, sent len, emb dim]

        conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3) for conv in self.convs]
        # conved_n = [batch size, num_filters, sent len - filter_sizes[n] + 1]

        pooled = [F.max_pool1d(conv, conv.shape[2]).squeeze(2) for conv in conved]
        # pooled_n = [batch size, num_filters]

        cat = self.dropout(torch.cat(pooled, dim=1))
        # cat = [batch size, num_filters * len(filter_sizes)]

        return self.fc(cat)

该模型包含以下主要组件：

- `nn.Embedding`：用于将输入的词汇索引转换为词向量。
- `nn.Conv2d`：用于卷积操作，其中输入是一个2D张量，即形状为(batch size, num channels, height, width)的张量。
- `nn.MaxPool1d`：用于池化操作，其中输入是一个1D张量，即形状为(batch size, num channels, length)的张量。
- `nn.ModuleList`：用于管理多个模块的列表。
- `nn.Linear`：用于对输入进行线性变换。

在`forward`方法中，对输入文本进行以下操作：

- 将输入文本通过嵌入层转换为词向量。
- 将词向量通过卷积层进行卷积操作。
- 将卷积结果通过池化层进行池化操作。
- 将池化结果拼接在一起，并通过线性层进行线性变换，以获得最终的输出。

要使用此模型，需要指定以下参数：

- `vocab_size`：词汇表的大小。
- `embedding_dim`：嵌入层的维度。
- `num_filters`：卷积层中的滤波器数量。
- `filter_sizes`：卷积层中每个滤波器的大小的列表。
- `output_dim`：模型的输出维度。
- `dropout`：应用于最终输出的dropout率。