TensorFlow文本分类教程：模型构造与训练

48 浏览量更新于2024-08-30 收藏 225KB PDF 举报

TensorFlow学习教程之文本分类详析本文主要介绍了TensorFlow的基本概念和文本分类的实现。TensorFlow是一款基于Python的开源机器学习框架，具有高效、灵活、可读性强等特点。下面将详细介绍TensorFlow的特点、运算流程和文本分类的实现。一、TensorFlow的特点 1. 基于Python：TensorFlow基于Python语言，具有高效、灵活、可读性强等特点。 2. 支持CPU和GPU：TensorFlow支持CPU和GPU计算，能够在多GPU系统上运行，提高计算效率。 3. 代码编译效率高：TensorFlow的代码编译效率高，能够快速编译和执行代码。 4. 社区发展迅速：TensorFlow的社区发展迅速，具有活跃的开发者社区和丰富的资源。 5. 可视化图生成：TensorFlow能够生成显示网络拓扑结构和性能的可视化图，方便开发者了解模型的结构和性能。二、TensorFlow的运算流程 TensorFlow的运算流程主要有两步：构造模型和训练。构造模型阶段，需要构建一个图（Graph）来描述模型，使用TensorFlow的强大功能来支持tensorboard。然后，在训练阶段，使用Session.run()来开始计算，实现模型的训练。三、文本分类文本分类是机器学习中的一种常见任务，旨在将文本数据分类到不同的类别中。TensorFlow提供了强大的支持来实现文本分类。下面是一个简单的文本分类示例代码：首先，需要导入必要的库，包括pandas、numpy、TensorFlow和sklearn等。然后，使用fetch_20newsgroups函数来获取文本数据集。接下来，需要定义word2index函数来将词语映射到索引，然后使用get_batch函数来获取批量数据。最后，使用TensorFlow来实现文本分类模型，并对模型进行训练和测试。四、TensorFlow的优点 TensorFlow具有许多优点，包括： 1. 高效计算：TensorFlow能够在多GPU系统上运行，提高计算效率。 2. 灵活性强：TensorFlow提供了强大功能来支持模型的构建和训练。 3. 可读性强：TensorFlow的代码具有高可读性，方便开发者了解模型的结构和性能。 4. 社区支持：TensorFlow的社区发展迅速，具有活跃的开发者社区和丰富的资源。 TensorFlow是一款功能强大、灵活性强的机器学习框架，能够满足各种机器学习任务的需求。通过本文，读者可以了解TensorFlow的基本概念和文本分类的实现，掌握TensorFlow的使用方法和优点。

tensorflow学习教程之文本分类详析学习教程之文本分类详析

前言前言

这几天caffe2发布了，支持移动端，我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的，试想iphone7跑CNN，画面太美~

作为一个刚入坑的，甚至还没入坑的人，咱们还是老实研究下tensorflow吧，虽然它没有caffe好上手。tensorflow的特点我就

不介绍了：

基于Python，写的很快并且具有可读性。

支持CPU和GPU，在多GPU系统上的运行更为顺畅。

代码编译效率较高。

社区发展的非常迅速并且活跃。

能够生成显示网络拓扑结构和性能的可视化图。

tensorflow（（tf）运算流程：）运算流程：

tensorflow的运行流程主要有2步，分别是构造模型和训练。

在构造模型阶段，我们需要构建一个图(Graph)来描述我们的模型，tensoflow的强大之处也在这了，支持tensorboard:

就类似这样的图，有点像流程图，这里还推荐一个google的tensoflow游乐场，很有意思。

然后到了训练阶段，在构造模型阶段是不进行计算的，只有在tensoflow.Session.run()时会开始计算。

文本分类文本分类

先给出代码，然后我们在一一做解释

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd

import numpy as np

import tensorflow as tf

from collections import Counter

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups

def get_word_2_index(vocab):

word2index = {}

for i,word in enumerate(vocab):

word2index[word] = i

return word2index

def get_batch(df,i,batch_size):

batches = [] results = [] texts = df.data[i*batch_size : i*batch_size+batch_size] categories = df.target[i*batch_size :

i*batch_size+batch_size] for text in texts:

layer = np.zeros(total_words,dtype=float)

for word in text.split(' '):

layer[word2index[word.lower()]] += 1

batches.append(layer)

for category in categories:

y = np.zeros((3),dtype=float)

if category == 0:

y[0] = 1.

elif category == 1:

y[1] = 1.

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