开源项目 `cnn-text-classification-tf` 使用教程

开源项目 cnn-text-classification-tf 使用教程

cnn-text-classification-tfConvolutional Neural Network for Text Classification in Tensorflow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn-text-classification-tf

1. 项目的目录结构及介绍

cnn-text-classification-tf/
├── data/
│   └── rt-polaritydata/
├── LICENSE
├── README.md
├── data_helpers.py
├── eval.py
├── text_cnn.py
├── train.py
└── .gitignore

• data/: 包含数据集文件夹 rt-polaritydata。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• data_helpers.py: 数据处理辅助函数。
• eval.py: 模型评估脚本。
• text_cnn.py: 文本分类的CNN模型定义。
• train.py: 模型训练脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主要启动文件，用于训练文本分类模型。可以通过命令行参数配置训练过程，例如：

python train.py --help

eval.py

eval.py 用于评估训练好的模型性能。可以通过命令行参数指定评估的模型和数据集，例如：

python eval.py --model_path=path/to/model --data_path=path/to/data

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数在 train.py 和 eval.py 中进行配置。以下是一些常见的配置参数：

• --sequence_length: 输入序列的长度。
• --num_classes: 分类的类别数。
• --vocab_size: 词汇表的大小。
• --embedding_size: 嵌入层的维度。
• --filter_sizes: 卷积核的大小。
• --num_filters: 每个卷积核大小的过滤器数量。
• --l2_reg_lambda: L2正则化参数。

通过命令行参数，可以灵活地配置模型的训练和评估过程。

cnn-text-classification-tfConvolutional Neural Network for Text Classification in Tensorflow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn-text-classification-tf