dropout_keep_prob = 0.5 # dropout保留比例 learning_rate = 1e-3 # 学习率 batch_size = 64 # 每批训练大小 import tensorflow.contrib.keras...dropout_keep_prob = 0.5 # dropout保留比例 learning_rate = 1e-3 # 学习率 batch_size = 64 # 每批训练大小 import tensorflow.contrib.keras
# dropout保留比例 num_classes = 10 # 类别数量 learning_rate = 1e-3 # 学习率 batch_size = 64 # 每批训练大小 import tensorflow.contrib.keras...train_idlist_list中的元素是每篇文章中的字对应的id列表； 第19-27这9行代码设置卷积神经网络的超参数； 第28-33这6行代码获得能够用于模型训练的特征矩阵和预测目标值； 第28行代码导入tensorflow.contrib.keras...num_classes = 10 # 类别数量 learning_rate = 1e-3 # 学习率 batch_size = num_classes * 5 # 每批训练大小 import tensorflow.contrib.keras
，取别名np； 第26行获取标签的类别数量，例如本文类别数量为14，即变量num_classes的值为14； 第27-32这6行代码获得能够用于模型训练的特征矩阵和预测目标值； 第27行代码导入tensorflow.contrib.keras...: %.2f seconds' %used_time) import numpy as np num_classes = np.unique(label_list).shape[0] import tensorflow.contrib.keras
sklearn.model_selection import train_test_split import pickle from collections import Counter import tensorflow.contrib.keras
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