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dennybritz

cnn-text-classification-tf – Tensorflowにおけるテキスト分類のための畳み込みニューラルネットワーク

投稿日:

Tensorflowにおけるテキスト分類のための畳み込みニューラルネットワーク

このコードは、「Tensorflowでのテキスト分類のためのCNNの実装」ブログ記事に属します。

Tensorflowの文章分類用の Kimの畳み込みニューラルネットワークの実装をやや簡略化したものです。

要件

  • Python 3
  • Tensorflow> 0.12
  • ナンシー

トレーニング

印刷パラメータ:

./train.py --help
optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --embedding_dim EMBEDDING_DIM
                        Dimensionality of character embedding (default: 128)
  --filter_sizes FILTER_SIZES
                        Comma-separated filter sizes (default: '3,4,5')
  --num_filters NUM_FILTERS
                        Number of filters per filter size (default: 128)
  --l2_reg_lambda L2_REG_LAMBDA
                        L2 regularizaion lambda (default: 0.0)
  --dropout_keep_prob DROPOUT_KEEP_PROB
                        Dropout keep probability (default: 0.5)
  --batch_size BATCH_SIZE
                        Batch Size (default: 64)
  --num_epochs NUM_EPOCHS
                        Number of training epochs (default: 100)
  --evaluate_every EVALUATE_EVERY
                        Evaluate model on dev set after this many steps
                        (default: 100)
  --checkpoint_every CHECKPOINT_EVERY
                        Save model after this many steps (default: 100)
  --allow_soft_placement ALLOW_SOFT_PLACEMENT
                        Allow device soft device placement
  --noallow_soft_placement
  --log_device_placement LOG_DEVICE_PLACEMENT
                        Log placement of ops on devices
  --nolog_device_placement

列車:

./train.py

評価する

./eval.py --eval_train --checkpoint_dir="./runs/1459637919/checkpoints/"

チェックポイントのdirをトレーニングの出力に置き換えます。 独自のデータを使用するには、 eval.pyスクリプトを変更してデータをロードします。

参考文献







-dennybritz

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