Tensorflow实现基于RNN的文本分类任务的注意力机制

最新推荐文章于 2025-07-05 14:00:33 发布

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#tensorflow #attention #nlp #python

本教程详细介绍了如何使用Tensorflow 1.8.0和Tensorboard在Windows 10环境下，通过CPU进行基于RNN的文本分类任务，实现了注意力机制并提供可视化结果。主要涉及的库包括tensorflow、tensorboard、numpy、keras和tqdm。文章包含代码下载、环境配置、核心代码展示、训练过程、训练结果以及Tensorboard和自定义visualization的可视化结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

要点：
该教程为深度学习tensorflow实现文本分类任务的注意力机制，实现可视化注意力文本。
环境配置：
Wn10+CPU i7-6700
Pycharm2018
Tensorflow 1.8.0
Tensorboard 1.8.0
笔者信息：Next_Legend QQ:1219154092 人工智能自然语言处理图像处理神经网络
——2018.8.8于天津大学

一、下载代码

该代码见笔者的资源下载部分https://download.youkuaiyun.com/download/jinyuan7708/10592063
代码不需要改动，只需要配置好环境和安装好相应的库，就可以训练和测试了。

二、相应的库文件

tensorflow 1.8.0
tensorboard 1.8.0
numpy
keras
tqdm

三、工程目录文件

工程目录文件
该项目主要包括attention.py train.py utils.py visualize.py四个文件夹
其中train.py文件是训练模型的文件，运行后会生成model.data-00000-of-00001、model.index、model.meta以及checkpoint文件，也就是训练生成的模型文件。

四、核心代码

train.py文件代码

from __future__ import print_function, division
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.datasets import imdb
from tensorflow.contrib.rnn import GRUCell
from tensorflow.python.ops.rnn 
import bidirectional_dynamic_rnn as bi_rnn
from tqdm import tqdm
from attention import attention
from utils import get_vocabulary_size, fit_in_vocabulary, zero_pad, batch_generator