05、项目模块架构分析与模型超参定义_视频

东方耀

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1. import tensorflow as tf
   
2. from tensorflow import logging
   
3. from tensorflow import gfile
   
4. import numpy as np
   
5. import math
   
6. import os
   
7. 
   
8. # 也能打印日志 tf.logging.info() 打列表不太好
   
9. # verbosity 冗长
   
10. logging.set_verbosity(logging.INFO)
    
11. 
    
12. 
    
13. def get_default_params():
    
14.     # 管理所有模型的参数 超参
    
15.     return tf.contrib.training.HParams(
    
16.         # 一个词embedding之后的向量的长度
    
17.         num_embedding_size=16,
    
18.         # 步长 一个sentence中会有多少个词语
    
19.         # 虽然LSTM是支持不定长 但是minibatch是需要对齐的
    
20.         # 还有一种实现对minibatch也是不需要对齐的
    
21.         # 为了简单起见 固定的长度 使得每个句子在minibatch中被截断
    
22.         # 但是做预测的时候是可以变长的
    
23.         # TextCNN 也可以重用这个参数
    
24.         num_timesteps=50,
    
25.         # LSTM每一层的cell个数 每层都有32个lstm神经单元
    
26.         num_lstm_nodes=[32, 32],
    
27.         num_lstm_layers=2,
    
28.         # fc的神经元unit数目
    
29.         num_fc_nodes=32,
    
30.         batch_size=100,
    
31.         # 控制lstm梯度的大小 1.0是梯度的上限 如果梯度大于1.0就设为1.0 截断
    
32.         # lstm很容易发生 梯度爆炸 消失
    
33.         clip_lstm_grads=1.0,
    
34.         learning_rate=0.001,
    
35.         # 词频的阈值 只有超过10词的词频我们才考虑去训练模型
    
36.         # 出现次数太少 对模型训练没有意义
    
37.         num_word_threshould=10,
    
38.     )
    
39. 
    
40. 
    
41. hps = get_default_params()
    
42. print(hps.num_lstm_nodes)
    
43. print(hps.num_word_threshould)

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