RNN5—LSTM文本分类模型实现3—计算图输入定义

1.定义一个函数，实现文本分类的模型：

定义一个获得类别数目的api：

测试：

效果：

添加上两个变量：

2.将必要的参数从超参数集合里取出来，防止在后面经常用到：

定义输入、输出和drop out用到keep_prob：

定义能记录和保存现在训练到哪一步的global_step：

3.正式构建文本分类的模型：
定义embedding层的初始化函数：

定义LSTM层：

定义一个scale：

初始化lstm：

输出是一个三维的矩阵：

将最后一层是输出连接到全连接层上：
初始化全连接层：

计算损失函数：

计算train_op并返回计算的数值：

以上，LSTM文本分类模型就搭建完成了~