TextRNN实现文本分类

任务介绍给定一个如下的外卖评论的数据(1w条),训练模型分类好评和差评。思路给出的baseline为0.82(F1),方法是将语料中所有字拆开训练成300D的word2vec后,每一句的处理采用将所有字的向量相加取平均的方法得到句向量(300D),然后使用一个全连接层进行训练。优化的思路自然就是从这

树莓派4B 64位系统 安装python3.7+tensorflow 2.3.1

参考:https://qengineering.eu/install-tensorflow-2.3.1-on-raspberry-64-os.html开始之前首先需要检验系统版本是否为64位,此流程只适合于运行64位系统,若为32位系统,请使用armv7l的tensorflow包(官方有提供)。(v

TensorFlow解决MNIST数字识别问题

废话这个MNIST数字识别问题是我实现的第一个神经网络,虽然过程基本上都是对着书上的代码敲,但还是对神经网络的训练过程有了一定的了解,同时也复习了前面几章关于TensorFlow和神经网络的一些基本概念。MNIST介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,通常用来作为深度学习的入门样例。M
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