【文件属性】：
文件名称：颜色分类leetcode-grad-cam-text:文本Grad-CAM的实现
文件大小：119KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-06 21:51:58
系统开源
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
【文件预览】：
grad-cam-text-master
----word2vec.sh(170B)
----.gitignore(61B)
----requirements.txt(45B)
----ckpt()
--------.gitkeep(0B)
----visualize.ipynb(31KB)
----visualize_sample.png(122KB)
----dataset-ko.py(3KB)
----README.md(2KB)
----word2vec()
--------.gitkeep(0B)
----dataset.py(5KB)
----model.py(7KB)
----train.py(2KB)