文件名称：tf-lstm-char-cnn:Tenorflow重写Yoon Kim的lstm-char-cnn
文件大小：1.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 21:21:30
Python
tf-lstm-char-cnn Yoon Kim的Tensorflow端口。 另请参见类似项目该项目未能重现Kim的结果，显然被作者抛弃了。 许多代码是从它那里借来的。 安装 您需要tensorflow 1.0版和python（显然）。 跑步 python train.py -h python evaluate.py -h 训练 python train.py 将根据Yoon Kim的论文训练大型模型。 评估 python evaluate.py --load_model cv/epoch024_4.4962.model 在测试数据集上评估此模型 产生 python generate.py --load_model cv/epoch024_4.4962.model 从加载的模型生成随机文本 模型 Model_1图进行推断（在训练过程中计算验证损失和困惑） Model图用于训练
【文件预览】：
tf-lstm-char-cnn-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(4KB)
----read_param_init.py(3KB)
----test()
--------test_linear.py(991B)
--------test_all.py(2KB)
--------test_conv2d.py(813B)
--------test_highway.py(1KB)
--------test_model.py(8KB)
--------test_tdnn.py(655B)
--------__init__.py(0B)
--------test_cnn.py(8KB)
--------test_embedding.py(7KB)
--------test_rnn.py(10KB)
--------test_loss.py(13KB)
----train.py(11KB)
----LICENSE(1KB)
----evaluate.py(5KB)
----model.py(10KB)
----generate.py(5KB)
----data_reader.py(5KB)
----data()
--------test.txt(439KB)
--------valid.txt(390KB)
--------train.txt(4.87MB)