[人工智能]tf第十二讲：TextCNN做文本分类

1. API讲解

??TextCNN做文本分类，所用到的API有两种，一种是继续用tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool/tf.nn.avg_pool。另外一种API是tf.nn.conv1d和tf.nn.max_pool1d/tf.nn.avg_pool1d。如果继续使用tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool/tf.nn.avg_pool虽然API参数要求是一样的，不过对于某些参数的某些维度的值会固定下来。具体可看下方参数详解

• tf.nn.conv2d：
  • 参数：
    • input：输入，要求的shape为[batch, in_height, in_width, in_channels]，由于文本分类的输入shape一般为[batch, seq_length, dim]，故需要先将输入expand_dim成[batch, seq_length, dim, 1]，这样就满足input参数的要求了
    • filter：[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]，out_channels表示有几个filter，[filter_heigth,in_width]被称为kernel_size。在文本分类中，filter_height有点像n-gram中的n，filter_width固定为词向量的维度dim，in_channels和input的in_channels一样，为1，out_channels可以任

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