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 Networks 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, word 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.
ww
w∈Rhkw∈Rhk, 卷积核的权重矩阵.
cici
ci=f(w?xi:i+h?1+b)ci=f(w?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,...,cn?h+1]c=[c1,c2,...,cn?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
最后接一层全连接的 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.com/zh-hans/downloads/
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
首先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://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn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 Files\NVIDIA Corporation\NVSMI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.com/cuda-downloads?
target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
?载后得到文件：cuda_10.2.89_441.22_win10.exe
4) 下载cuDNN
cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn需要有账号
?下载后得到文件：cudnn-10.2-windows10-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:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
?C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64
?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 Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
注意：对整个文件夹bin,include,lib复制粘贴
?7）CUDA安装测试
最后测试cuda是否配置成功：打开CMD执行：
nvcc -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, Windows, 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Windows版：https://www.anaconda.com/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.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels?
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
onda config --set show_channel_urls yes
9）安装pytorch（tensorflow）
?
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 tensorflow36?python=3.6
安装成功后激活tensorflow36环境：
onda activate tensorflow36
在所创建的tensorflow36环境下安装tensorflow, 执行命令：
conda install tensorflow=1.8?
注释：python的版本3.6，tensorflow的版本1.8.
4. 训练cnn-text
进入虚拟环境tensorflow36, 进入D盘下的cnn-text目录，
执行：python train.py
但是在windows报错：
tensorflow.python.framework.errors_impl.PermissionDeniedError
于是发现自己建立的文件夹cnn-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 Networks for Sentence Classification
[1408.5882] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (arxiv.org)
参考文献：
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
Tensorflow版TextCNN主要代码解析
Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning
implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow
understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp
textcnn实现-github
?