深度学习框架Tensorflow2系列

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这个系列主要和大家分享深度学习框架Tensorflow2的各种api，从基础开始。
#博学谷IT学习技术支持#

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前言

通过CNN文本分类实战案例，学习Tensorflow2中一些API

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一、文本分类任务实战

任务介绍:
数据集构建：影评数据集进行情感分析（分类任务）
词向量模型：加载训练好的词向量或者自己训练都可以
序列网络模型：训练RNN模型进行识别

二、数据集介绍

训练和测试集都是比较简单的电影评价数据集，标签为0和1的二分类，表示对电影的喜欢和不喜欢

三、CNN模型解读

通过不同尺度的卷积核[(2,3,4),word_dim] 来提取单词的特征，再进行max_pooling得到一个特征值，最后把所有尺度得到的特征值拼接在一起后，通过全连接进行分类。

四、实战代码

1.数据预处理

这里直接加载默认数据集，通过pad_sequences进行截断和填充操作
得到训练集和测试集大小都为（25000，300）
各25000个样本，每个样本长度为300
(25000, 300)
(25000, 300)

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

num_features = 3000
sequence_length = 300
embedding_dimension = 100
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=num_features)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=sequence_length)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=sequence_length)
print(x_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_train.shape)
print(y_test.shape)

2.定义模型

# 多种卷积核，相当于单词数
filter_sizes=[3,4,5]
def convolution():
    inn = layers.Input(shape=(sequence_length, embedding_dimension, 1))#3维的
    cnns = []
    for size in filter_sizes:
        conv = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(size, embedding_dimension),
                            strides=1, padding='valid', activation='relu')(inn)
        #需要将多种卷积后的特征图池化成一个特征
        pool = layers.MaxPool2D(pool_size=(sequence_length-size+1, 1), padding='valid')(conv)
        cnns.append(pool)
    # 将得到的特征拼接在一起
    outt = layers.concatenate(cnns)

    model = keras.Model(inputs=inn, outputs=outt)
    return model

def cnn_mulfilter():
    model = keras.Sequential([
        layers.Embedding(input_dim=num_features, output_dim=embedding_dimension,
                        input_length=sequence_length),
        layers.Reshape((sequence_length, embedding_dimension, 1)),
        convolution(),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(10, activation='relu'),
        layers.Dropout(0.2),
        layers.Dense(1, activation='sigmoid')

    ])
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),
                 loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(),
                 metrics=['accuracy'])
    return model

model = cnn_mulfilter()
model.summary()

得到的模型结构如上图，其中192来自3种不同卷积核通过max_pooling之后相加得到的结果（64*3=192），每种卷积卷积之后得到一个向量，通过max_pooling之后得到一个特征值，每种卷积核设置filters=64所有最终一个卷积核得到64个值。

3.模型训练

deom级别测试代码

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5, validation_split=0.1)
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.legend(['training', 'valiation'], loc='upper left')
plt.show()

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总结

通过CNN文本分类任务代码案例实战，学习Tensorflow2的各种api。