用python生成一个两层的卷积神经网络，用于电影评论文本分类，其中评分3星以上为好看，标签为1，2星及以下为不好看，标签0，设置交叉验证，返回准确率，召回率，并添加详细注释

好的，让我们一步步来实现。

首先，我们需要导入必要的库：tensorflow、numpy和sklearn。代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold

接下来，我们需要定义一些超参数。这些参数将决定我们的神经网络的结构和训练方式。

# 超参数
max_words = 20000  # 最大单词数量
max_len = 200  # 每个评论的最大长度
embedding_dim = 128  # 词向量维度
num_filters = 64  # 卷积核数量
filter_sizes = [3, 4, 5]  # 卷积核大小
dropout_rate = 0.5  # dropout比例
batch_size = 32  # 批大小
epochs = 5  # 训练轮数
num_folds = 5  # 交叉验证折数

然后，我们需要加载IMDb电影评论数据集。这个数据集包含50,000个电影评论，每个评论都被标记为正面（1）或负面（0）。

# 加载IMDb数据集
imdb = tf.keras.datasets.imdb
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_words)

接下来，我们需要对数据进行预处理。我们将使用Keras的预处理函数将每个评论填充到相同的长度，并使用一个嵌入层将每个单词映射到一个固定大小的向量。

# 填充序列
x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

# 创建嵌入矩阵
word_index = imdb.get_word_index()
num_words = min(max_words, len(word_index)) + 1
embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedding_dim))
for word, i in word_index.items():
    if i >= max_words:
        continue
    embedding_vector = embeddings_index.get(word)
    if embedding_vector is not None:
        embedding_matrix[i] = embedding_vector

# 创建嵌入层
embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(num_words,
                                            embedding_dim,
                                            embeddings_initializer=tf.keras.initializers.Constant(embedding_matrix),
                                            input_length=max_len,
                                            trainable=False)

接下来，我们需要定义卷积神经网络的结构。我们将使用一个两层的卷积神经网络，每个卷积层都有一组不同大小的卷积核，并且每个卷积层后面都有一个最大池化层。最后，我们将通过一个全连接层将卷积层的输出连接到一个输出层，该输出层具有一个sigmoid激活函数，用于二元分类。

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    embedding_layer,
    tf.keras.layers.Conv1D(num_filters, filter_sizes[0], activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling1D(max_len - filter_sizes[0] + 1),
    tf.keras.layers.Conv1D(num_filters, filter_sizes[1], activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling1D(max_len - filter_sizes[1] + 1),
    tf.keras.layers.Conv1D(num_filters, filter_sizes[2], activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling1D(max_len - filter_sizes[2] + 1),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

接下来，我们需要编译模型并定义损失函数和优化器。

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

然后，我们需要设置交叉验证并训练模型。我们将使用K折交叉验证，其中我们将数据集分成K个部分，然后对每个部分进行一次训练和验证。我们将使用每个部分的准确率和召回率的平均值作为最终性能指标。

# 设置交叉验证
kf = KFold(n_splits=num_folds)

# 训练模型
fold = 0
for train_index, test_index in kf.split(x_train):
    fold += 1
    print('Fold #{}'.format(fold))
    x_train_fold, x_val_fold = x_train[train_index], x_train[test_index]
    y_train_fold, y_val_fold = y_train[train_index], y_train[test_index]
    model.fit(x_train_fold, y_train_fold,
              validation_data=(x_val_fold, y_val_fold),
              batch_size=batch_size,
              epochs=epochs)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能。

# 在测试集上评估模型
score, acc = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size)
print('Test score:', score)
print('Test accuracy:', acc)

完整代码如下：