1.简介

TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由 Yoon Kim 在 “Convolutional Neural Netorks for Sentence Classification” 一文 (见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法.

2.参数与超参数
sequence_length
Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理?
A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.
num_classes
多分类, 分为几类.
vocabulary_size
语料库的词典大小, 记为|D|.
embedding_size
将词向量的维度, 由原始的 |D| 降维到 embedding_size.
filter_size_arr
多个不同size的filter.
3.Embedding Layer
通过一个隐藏层, 将 one-hot 编码的词 投影 到一个低维空间中.
本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近.

4.Convolution Layer
为不同尺寸的 filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个 feature map.
图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的.
从某种程度上讲, ord is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的 size 与 stride 会有些不一样.

xixi
xi∈Rkxi∈Rk, 一个长度为n的句子中, 第 i 个词语的词向量, 维度为k.
xi:jxi:j
xi:j=xi⊕xi+1⊕...⊕xjxi:j=xi⊕xi+1⊕...⊕xj
表示在长度为n的句子中, 第 [i,j] 个词语的词向量的拼接.
hh
卷积核所围窗口中单词的个数, 卷积核的尺寸其实就是 hkhk.

∈Rhk∈Rhk, 卷积核的权重矩阵.
cici
ci=f(⋅xi:i+h−1+b)ci=f(⋅xi:i+h−1+b), 卷积核在单词i位置上的输出. b∈RKb∈RK, 是 bias. ff 是双曲正切之类的激活函数.
c=[c1,c2,...,−h+1]c=[c1,c2,...,−h+1]
filter在句中单词上进行所有可能的滑动, 得到的 feature mapfeature map.
5.Max-Pooling Layer
max-pooling只会输出最大值, 对输入中的补0 做过滤.

6.SoftMax 分类 Layer
接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。
3. 环境搭建

1) 安装Visual Studio 2019
下载Visual Studio 社区版
下载链接https://visualstudio.microsoft./zh-hans/donloads/

注意安装时勾选“Python开发”和“C++桌面开发”
2) 下载和安装nvidia显卡驱动
要在设备管理器中查看你的显卡型号，比如在这里可以看到我的显卡型号为Titan XP。

 NVIDIA 驱动下载https://.nvidia./Donload/index.aspx?lang=下载对应你的英伟达显卡驱动。

 下载之后就是简单的下一步直到完成。完成之后，在cmd中输入执行

nvidia-smi

如果有错误
'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
或批处理文件。
把C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI添加到环境变量的path中。再重新打开cmd窗口。如果输出下图所示的显卡信息，说明你的驱动安装成功。

 注图中的 CUDA Version是当前Driver版本能支持的最高的CUDA版本

3) 下载CUDA
CUDA用的是10.2版本
cuda下载链接https://developer.nvidia./cuda-donloads?
target_os=Windos&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

 载后得到文件cuda_10.2.89_441.22_in10.exe

4) 下载cuDNN
cudnn下载地址https://developer.nvidia./cudnn需要有账号

 下载后得到文件cudnn-10.2-indos10-x64-v7.6.5.32.zip
5) 安装cuda
(1) 将cuda运行安装，建议默认路径

 

 安装时可以勾选Visual Studio Integration
(2) 安装完成后设置环境变量

计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_2两个环境变量。
接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量
这是默认安装位置的路径: C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2
CUDA_SDK_PATH = C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%libx64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%binin64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%monlibx64

 C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2libx64
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2include
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2extrasCUPTIlib64 C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2binin64
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2monlibx64

 注与CUDA Samples相关的几个路径也可以不设置

6) 安装cuDNN
复制cudnn文件
对于cudnn直接将其解开压缩包，然后需要将bin,include,lib中的文件复制粘贴到cuda的文件夹下C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2
注意对整个文件夹bin,include,lib复制粘贴

 7）CUDA安装测试
测试cuda是否配置成功打开CMD执行

nv -V

可看到cuda的信息

 8） 安装Anaconda
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windos, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
1) 下载安装包
Anaconda下载Windos版https://.anaconda./products/individual

2)    然后安装anaconda
3)    添加Aanaconda国内镜像配置

清华TUNA提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu./anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels 
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu./anaconda/pkgs/main/

onda config --set sho_channel_urls yes

9）安装pytorch（tensorflo）
 

创建虚拟环境，环境名字可自己确定，这里本人使用mypytorch作为环境名:

conda create -n tensorflo36 python=3.6

安装成功后激活tensorflo36环境

onda activate tensorflo36

在所创建的tensorflo36环境下安装tensorflo, 执行命令

conda install tensorflo=1.8 

注释python的版本3.6，tensorflo的版本1.8.

4. 训练n-text

进入虚拟环境tensorflo36, 进入D盘下的n-text目录，

执行python train.py

在indos报错

tensorflo.python.frameork.errors_impl.PermissionDeniedError

于是发现自己建立的文件夹n-text没有权限。于是点击该文件右击，属性，安全 增加完全控制权限。重新操作就可以启动gpu训练 。

 复现文献

Convolutional Neural Netorks for Sentence Classification

Yoon Kim

[1408.5882] Convolutional Neural Netorks for Sentence Classification (arxiv.)

参考文献

Convolutional Neural Netorks for Sentence Classification
Tensorflo版TextCNN主要代码解析
Recurrent Neural Netork for Text Classification ith Multi-Task Learning
implementing-a-n-for-text-classification-in-tensorflo
understanding-convolutional-neural-orks-for-nlp
textn实现-github