用pptsm模型搭建一个分类识别的代码
时间: 2024-02-13 15:00:38 浏览: 20
好的,以下是使用 PPTSM 模型搭建分类识别的代码示例:
```python
import paddle
import paddle.nn.functional as F
class PPTSMModel(paddle.nn.Layer):
def __init__(self, num_classes):
super(PPTSMModel, self).__init__()
self.embedding = paddle.nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=128)
self.lstm = paddle.nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=128, num_layers=2, direction="bidirectional")
self.fc = paddle.nn.Linear(in_features=256, out_features=num_classes)
def forward(self, inputs):
embed = self.embedding(inputs)
lstm_out, (h, c) = self.lstm(embed)
lstm_out = F.dropout(x=lstm_out, p=0.5, training=self.training)
out = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
return out
```
这里定义了一个 `PPTSMModel` 类,它包含了一个嵌入层(`embedding`)、一个双向 LSTM 层(`lstm`)和一个全连接层(`fc`)。在前向传播过程中,输入数据首先通过嵌入层进行词嵌入,然后经过 LSTM 层进行序列建模,最后通过全连接层得到分类结果。其中,为了防止过拟合,我们在 LSTM 输出上应用了 dropout 技术。
接下来可以使用该模型进行分类识别任务,例如:
```python
model = PPTSMModel(num_classes=10)
inputs = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 0], [4, 3, 2, 1, 0]])
outputs = model(inputs)
print(outputs.shape) # (2, 10)
```
这里创建了一个 `PPTSMModel` 实例,其中 `num_classes` 表示分类类别数量。接着构造了一个输入张量 `inputs`,它有两个样本,每个样本有 5 个词,其中 0 表示填充词。最后将 `inputs` 输入模型中,得到了模型的输出张量 `outputs`,它的形状为 `(2, 10)`,表示两个样本分别属于 10 个类别的概率分布。