class TextCNN(nn.Module): def __init__(self,embedding_size, num_classes): super(TextCNN, self).__init__() self.W = nn.Embedding(len(vocab), embedding_size) self.conv = nn.Sequential( # conv:[input_channel(=1), output_channel(=3), (filter_height, filter_width),stride=1] nn.Conv2d(1, 3, (2, embedding_size)), nn.PReLU(), #nn.MaxPool2d((2, 1)), nn.AvgPool2d((2, 1)), ) self.fc = nn.Linear(147, num_classes) def forward(self, X): batch_size = X.shape[0] embedding_X = self.W(X) # [batch_size, sequence_length, embedding_size] # 加一个维度，为了能输入卷积层[batch, channel(=1), sequence_length, embedding_size] embedding_X = embedding_X.unsqueeze(1) conved = self.conv(embedding_X) flatten = conved.view(batch_size, -1) output = self.fc(flatten) return output对这段模型进行解释

这是一个文本分类模型，使用了卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。输入的是一个batch大小的文本序列，每个单词用词向量表示。模型首先将词向量转换为二维张量，然后通过一个卷积层进行特征提取，卷积核的大小为(2,embedding_size)，输出通道数为3，使用PReLU作为激活函数。接着通过一个平均池化层对特征进行降维，最后通过一个全连接层输出分类结果。其中，W是一个Embedding层，用于将输入的单词索引转换为词向量表示。flatten将卷积层输出的特征拉平为一维向量，以便输入到全连接层。输出结果的大小为num_classes，表示分类的类别数量。

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class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现，模型的输入是一个由文本数据构成的批次（batch），输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中，首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层，用于将每个词汇映射为一个向量。如果配置信息中指定了预训练的 Embedding 权重，则使用预训练的权重；否则，随机初始化 Embedding 权重。接下来，将 Embedding 层的输出输入到一个多层 LSTM 网络中进行处理，得到每个文本数据的最后一个时刻上的 hidden state。最后，将这些 hidden state 输入到一个全连接层中进行分类，得到分类结果。在 forward 函数中，输入数据 x 是一个元组，其中第一个元素是输入数据，第二个元素是序列长度，但是在本模型中并没有用到序列长度，只用到了输入数据。在 forward 函数中，首先将输入数据输入到 Embedding 层中，得到词向量表达；然后将词向量表达输入到 LSTM 网络中进行处理，得到每个文本数据的 hidden state；最后，将 hidden state 输入到全连接层中进行分类，得到分类结果。

class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个PyTorch的模型定义，其中包括embedding层、LSTM层和全连接层。模型的输入是x，输出是out。其中，输入x的形状为[batch_size, seq_len]，表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len，总共有batch_size个序列。模型会将输入的每个词转换为向量形式，然后通过LSTM层对整个序列进行编码，最后使用全连接层将编码结果映射到目标类别的概率分布上。