颜色分类leetcode
用于文本的
Grad-CAM
这是文本分类模型的实现。
使用的模型是用于文本分类的
1D-CNN,在
.
使用的数据是重新精炼的版本,其重新标记以进行二元分类。
输入功能是
word2vec
的精简版。
它特别需要
python>=3,
tensorflow>=1.4,<2>>>
pip3
install
-r
requirements.txt
特征
在训练之前,它需要
word2vec
二进制文件。
通过word2vec.sh下载,会下载到
word2vec/
目录下。
>>>
./word2vec.sh
所有
word2vec
二进制文件都必须位于
word2vec/
目录中。
word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin
训练时会自动下载。
训练
usage:
train.py
[-h]
[--epoch
EPOCH]
[--batch-size
BATCH_SIZE]
[--lea
2023-03-21 11:32:51
119KB
系统开源
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