model = Sequential() model.add(Embedding(max_words, 100, input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9999, activation='sigmoid', input_dim=maxlen)) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=3, batch_size=128, validation_data=(x_val, y_val),verbose=1)
时间: 2024-04-28 09:25:39 浏览: 3
这段代码创建了一个简单的神经网络模型,用于对IMDB电影评论进行情感分析。
首先,创建了一个Sequential对象作为模型的容器。然后,通过添加不同的层来定义模型。
使用Embedding层将输入序列编码为密集向量的序列。这里将词汇表大小设置为max_words,每个单词嵌入到一个100维的空间中,并将每个输入序列填充到相同的长度maxlen。
接下来使用Flatten层将嵌入序列展平为一维向量,以便输入到后续的全连接层。
添加一个Dense层作为模型的隐藏层,具有32个神经元,使用ReLU激活函数。
最后,添加一个Dense层作为模型的输出层,具有9999个神经元,使用sigmoid函数作为激活函数,用于进行情感分析二分类。
使用summary函数打印出模型的摘要信息。
在模型编译时,使用rmsprop优化器、categorical_crossentropy损失函数和accuracy评估指标。
使用fit函数拟合模型,将训练集和验证集输入模型,并在3个epochs中进行训练,使用批量大小为128。同时,将验证集作为验证数据输入模型,并设置verbose参数为1,以便打印出训练进度信息。
相关问题
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]
这段代码中存在几个问题:
1. `labels` 的赋值有误。应该是 `labels = np.array(data[:, 1:])`,因为标签是从第二列开始的。
2. `validation_data` 的格式有误。应该是 `validation_data=(x_val, y_val)`,而不是 `validation_data=[x_val, y_val]`。
3. 在使用 `Sequential` 模型时,需要指定输入的维度。这里应该是 `model.add(Dense(10000, activation='sigmoid', input_dim=maxlen))`,而不是 `model.add(Dense(10000, activation='sigmoid'))`。
4. 绘制图表时,应该使用 `val_acc` 和 `val_loss`,而不是 `test_acc` 和 `test_loss`。
5. 在将标签转换为独热编码时,应该使用 `y_train[:, 0]` 和 `y_test[:, 0]`,而不是 `y_train` 和 `y_test`。
以下是修改后的代码:
```python
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(data['text'])
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text'])
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
labels = np.array(data[:, 1:])
print('Shape of data tensor:', data.shape)
print('Shape of label tensor', labels.shape)
indices = np.arange(data.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data = data[indices]
labels = labels[indices]
x_train = data[:training_samples]
y_train = labels[:training_samples]
x_val = data[training_samples:training_samples+validation_samples]
y_val = labels[training_samples:training_samples+validation_samples]
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, 100, input_length=maxlen))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(10000, activation='sigmoid', input_dim=maxlen))
model.summary()
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['acc'])
history = model.fit(x_train, y_train,
epochs=1,
batch_size=128,
validation_data=(x_val, y_val))
import matplotlib.pyplot as plt
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(acc) + 1)
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()
max_len = 10000
x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = data[10000:, 0:]
x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)
# 将标签转换为独热编码
y_train = np.eye(2)[y_train[:, 0]]
y_test = data[10000:, 1:]
y_test = np.eye(2)[y_test[:, 0]]
```
model=Sequential() embedder = Embedding(len(vocab) + 1, 100, input_length=maxLen, weights=[embedding_matrix], trainable=False) model.add(embedder) model.add(Conv1D(filters=256,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')) model.add(MaxPool1D(maxLen-5,3,padding='same')) model.add(Conv1D(filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(256,activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=2,activation='sigmoid')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) #模型训练 history=model.fit(trainSeq, trainCate, batch_size=256, epochs=15,validation_split=0.2)
这段代码是使用 Keras 搭建了一个简单的卷积神经网络模型,用于文本分类任务。模型的输入是一个文本序列,通过 Embedding 层将每个词转化为向量表示,然后经过一系列卷积、池化、全连接等层的处理,最后输出两个类别的概率,用于判断文本属于哪个类别。
其中,Embedding 层的参数是一个词汇表的大小(vocab),一个词向量的维度(100),以及输入的最大长度(maxLen),同时也加载了一个预训练的词向量矩阵(embedding_matrix),并且冻结了该层的训练权重。
Conv1D 层和 MaxPool1D 层是卷积和池化操作,用于提取文本中的特征。
Flatten 层将卷积操作得到的特征展开成一维向量,然后通过 Dropout 层进行正则化,使模型更加健壮。
Dense 层是全连接层,用于输出分类结果。
最后,通过 compile 方法指定了损失函数、优化器和评估指标,并通过 fit 方法对模型进行训练。