pytorch实现textCNN的具体操作

PyTorch实现textCNN的具体操作

textCNN是一种常用的文本分类模型，它使用卷积神经网络对文本进行特征提取，并使用全连接层进行分类。本文将介绍如何使用PyTorch实现textCNN模型，并演示两个示例。

示例一：定义textCNN模型

import torch
import torch.nn as nn

class TextCNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_filters, filter_sizes, num_classes):
        super(TextCNN, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.convs = nn.ModuleList([
            nn.Conv2d(1, num_filters, (k, embedding_dim)) for k in filter_sizes
        ])
        self.fc = nn.Linear(num_filters * len(filter_sizes), num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = x.unsqueeze(1)
        x = [nn.functional.relu(conv(x)).squeeze(3) for conv in self.convs]
        x = [nn.functional.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in x]
        x = torch.cat(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上述代码中，我们首先定义了一个TextCNN类，继承自nn.Module。在__init__()方法中，我们定义了模型的各个组件，包括嵌入层、卷积层、全连接层等。在forward()方法中，我们将输入x传入嵌入层，并使用卷积层和池化层对其进行特征提取。最后，我们将特征向量传入全连接层，并返回输出结果。

示例二：训练textCNN模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import TextDataset

# 定义超参数
vocab_size = 10000
embedding_dim = 100
num_filters = 100
filter_sizes = [3, 4, 5]
num_classes = 2
batch_size = 64
num_epochs = 10

# 加载数据集
train_dataset = TextDataset('train.txt')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 实例化模型
model = TextCNN(vocab_size, embedding_dim, num_filters, filter_sizes, num_classes)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))

在上述代码中，我们首先定义了一些超参数，包括词汇表大小、嵌入维度、卷积核数量、卷积核大小、类别数等。然后，我们使用TextDataset类加载数据集，并使用DataLoader类将数据集分成批次。接着，我们实例化TextCNN模型，并定义损失函数和优化器。最后，我们使用for循环训练模型，并输出损失值。