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：2024-07-26 15:38:38
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)