通过CNN和LSTM，利用PyTorch对文本进行分类。
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
from torch import nn
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
class TextRNN(nn.Module):
文本分类任务中的RNN模型。
def __init__(self):
super(TextRNN, self).__init__()
# 定义三个用于输入的数据层，以便于处理文本序列。
self.embedding = nn.Embedding(1000, 256) # 假设词汇表大小为1000，嵌入维度为256
def forward(self, x):
# 将输入数据传递给嵌入层，进行词嵌入转换。
x = self.embedding(x)
# 使用RNN层对嵌入后的数据进行处理，提取序列特征。
x = x.view(-1, x.size(1), 256) # 将数据reshape成适合RNN处理的格式：[batch_size, sequence_length, embedding_dim]
# 通过RNN层进行特征提取。这里使用LSTM作为示例，可以根据实际情况选择其他类型的RNN。
x = nn.LSTM(256, 256, batch_first=True)(x)
# 对输出结果进行全连接层处理，得到分类结果。这里只是一个简单的示例，可以根据实际任务调整。
return F.log_softmax(x[0, :, -1]) # 返回最后一层的Softmax概率分布
全部评论 (0)
