cnn-gru-attention python实现

以下是一个简单的 CNN-GRU-Attention 模型的 Python 实现，用于文本分类任务：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, GRU, Dense, Dropout, LSTM, Bidirectional, TimeDistributed, Attention

def create_model(max_seq_length, num_classes, embeddings_matrix):
    # 输入层
    input_layer = Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32)
    
    # 嵌入层
    embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(
        input_dim=embeddings_matrix.shape[0],
        output_dim=embeddings_matrix.shape[1],
        weights=[embeddings_matrix],
        trainable=False
    )(input_layer)

    # 卷积层
    cnn_layer = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(embedding_layer)
    cnn_layer = Dropout(0.2)(cnn_layer)

    # GRU 层
    gru_layer = Bidirectional(GRU(units=128, return_sequences=True))(cnn_layer)
    gru_layer = Dropout(0.2)(gru_layer)

    # 注意力层
    attention_layer = Attention()([gru_layer, gru_layer])

    # 全连接层
    dense_layer = Dense(units=64, activation='relu')(attention_layer)
    dense_layer = Dropout(0.2)(dense_layer)

    # 输出层
    output_layer = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(dense_layer)

    # 定义模型
    model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=output_layer)

    # 编译模型
    model.compile(
        loss='categorical_crossentropy',
        optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
        metrics=['accuracy']
    )

    return model

此模型包含以下层：

- 嵌入层：将输入的文本序列嵌入到一个低维空间中。
- 卷积层：应用卷积核对嵌入序列进行滤波操作，提取其局部特征。
- GRU 层：使用双向 GRU 对卷积层的输出进行建模，捕捉其时间关系。
- 注意力层：计算 GRU 层的注意力权重，强化关键信息的影响。
- 全连接层：对注意力层的输出进行降维处理，为输出层做准备。
- 输出层：使用 softmax 函数将全连接层的输出映射到预测的类别概率分布上。