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多伦多大学_事件抽取_caffe tensorflow使用与cnn训练注意事项_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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续使用“单词袋”方法来预测文本是否为垃圾邮件。将在单词袋上运行的模型将是没有隐藏层的逻辑模型。我们将使用批量为1的随机训练,最后在保留的测试集中计算准确性。 HQW做到了…… 在此示例中,我们将从获取数据,规范化和拆分文本,通过嵌入功能运行文本以及训练逻辑功能以预测垃圾邮件开始: 第一项任务是导入此任务所需的库。在常见的库中,我们将需要一个.zip文件库来从我们从以下位置检索的UCI机器学习网站中解压缩数据: 将tensorflow作为tf导入 导入matplotlib.pyplot作为plt 导入操作系统 将numpy导入为np 导入csv 导入字符串 进口要求 进口io 从zipfile导入ZipFile 从tensorflow.contrib导入学习 sess = tf.Session() 我们将保存它并检查以前是否保存过文件,而不是每次运行脚本时都下载文本数据。如果我们要更改脚本参数,这可以防止我们反复下载数据。下载后,我们将提取输入数据和目标数据,并将垃圾邮件的目标更改为1,将火腿的目标更改为0: save_file_name = os.pat
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