"""构建模型""" model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Embedding(max_word, 50, input_length=maxlen)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(64))#64是隐藏单元个数 model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) """训练模型""" print('总样本数量:%d' % (len(data))) print('训练集数量:%d' % (len(data_ok))) history = model.fit(data_ok, data.yn, epochs=15, batch_size=128, validation_split=0.2 ) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_ok,data.yn, random_state=1) print('测试集数量:%d' % (len(x_train))) loss, acc = model.evaluate(x_test, y_test)
时间: 2024-04-18 20:31:26 浏览: 140
建立数学模型
这段代码是用来构建和训练一个基于LSTM的情感分析模型。首先,通过`tf.keras.Sequential()`创建一个顺序模型。然后,模型使用嵌入层将输入的文本数据转换为固定长度的向量表示。接下来,使用LSTM层来学习输入序列的特征。最后,通过全连接层输出一个二分类的概率结果。
模型的结构可以通过`model.summary()`打印出来,这个方法会显示每一层的输出形状和参数数量。
在训练模型之前,首先输出总样本数量和训练集数量。然后,使用`model.fit()`方法进行模型训练,传入训练数据和标签,指定训练的轮数、批次大小和验证集比例。接下来,使用`train_test_split()`方法将训练数据划分为训练集和测试集,并输出测试集数量。
最后,使用`model.evaluate()`方法评估模型在测试集上的损失和准确率。
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