Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

how to change the procedure into 3-classifier? #2

Open
ZefengHan opened this issue Jan 21, 2019 · 35 comments
Open

how to change the procedure into 3-classifier? #2

ZefengHan opened this issue Jan 21, 2019 · 35 comments

Comments

@ZefengHan
Copy link

how to change the procedure into 3-classifier? I want to change the procedure into a 3-classifier,which is about aspect based sentiment anysize. Thank you!

@ZefengHan
Copy link
Author

我想把这个程序改成多分类的情况,我在做目标情感分析,是三分类的,主要问题在那些评价指标的改动上?望指教。

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

1,修改config类中的num_classes为三类
2, trainLabels, evalLabels等要用one-hot的向量表示,向量长度为num_classes
3,修改self.inputY = tf.placeholder(tf.float32, [None, config.num_classes], name="inputY")
4, 修改输出,outputW中的shape=[outputSize, config.num_classes], outputB = [config.num_classes]
5 修改self.predictions = tf.argmax(self.logits)
其中self.logits = tf.nn.xw_plus_b(output, outputW, outputB, name="predictions")
6,在计算损失时,将losses = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=self.predictions, labels=self.inputY) 修改为losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=self.logits, labels=self.inputY)
你可以先试下,要改的应该就这些了,主要是output层,二分类时输出层是一个神经元,三分类时是三个神经元。

@ZefengHan
Copy link
Author

你好 在改成三分类的时候遇到另外一个问题 全连接层这里还是二分类器的函数,出来的self.predictions形状是,(3,),里面的数据类型是inter32,我该改成哪种预测函数,望指教
self.binaryPreds = tf.cast(tf.greater_equal(self.predictions, 0.5), tf.float32, name="binaryPreds")
报错如下:TypeError: Expected int64 passed to parameter 'y' of op 'GreaterEqual', got 0.5 of type 'float' instead.
image

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

1,修改self.predictions = tf.argmax(self.logits, -1),这行代码就已经会得到每个类别,输出的是label的index
2,删除self.binaryPreds,这个现在没什么用,但是在模型训练的代码中,如:
_, summary, step, loss, predictions, binaryPreds = sess.run(
[trainOp, summaryOp, globalStep, lstm.loss, lstm.predictions, lstm.binaryPreds],
feed_dict)
你需要把这个lstm.binaryPreds给删了,因为已经没有这个属性了。
3,在性能指标计算中,你也需要针对多分类计算相应的性能指标,这个已经不适用了

@ZefengHan
Copy link
Author

1.谢谢解答,代码已经改成下面这样了?模型已经能够训练了,也就是说性能指标我得自己重新定义新的多标签性能指标,里面性能指标的结果是不是不参与训练的过程?
image
image
2.还有一个问题 模型保存图片如下,我只要把代码取消注释到目前行是不是就可以了?
image
3.checkpoint文件的测试程序在代码压缩包里有吗?

@Kryptonites
Copy link

请问,你有测试过多分类的各个模型结果吗?

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

1.谢谢解答,代码已经改成下面这样了?模型已经能够训练了,也就是说性能指标我得自己重新定义新的多标签性能指标,里面性能指标的结果是不是不参与训练的过程?
image
image
2.还有一个问题 模型保存图片如下,我只要把代码取消注释到目前行是不是就可以了?
image
3.checkpoint文件的测试程序在代码压缩包里有吗?

1,是的,性能指标是不参与训练的
2,这是一种模型的保存方式,会保存为checkpoint文件,下面注释的代码是保存为pb文件的,pb文件可以用tensorflow serving 部署
3,预测代码这里没有,你可以看我这篇博客:https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10022216.html。这里有加载模型进行预测的代码。

@ZefengHan
Copy link
Author

太感谢了!多谢指教!

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

请问,你有测试过多分类的各个模型结果吗?

你好,目前还没有在同一份多分类数据集上跑过这些模型,你可以试下,稍微修改下代码就可以实现。

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

太感谢了!多谢指教!

不客气

@ZefengHan
Copy link
Author

请问,你有测试过多分类的各个模型结果吗?

测试文件还没写好等写好了测试下和你说

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

请问,你有测试过多分类的各个模型结果吗?

测试文件还没写好等写好了测试下和你说

可以的,有问题可以问我

@Kryptonites
Copy link

请问,你有测试过多分类的各个模型结果吗?

测试文件还没写好等写好了测试下和你说

我用自测集测试了text-cnn,bi-lstm,bi-lstm+att和bert,结果是bert>bi-lstm+att==text-cnn>bi-lstm,其他的就还没有训练和测试了

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

是的,一般也是推荐使用bert,Bi-LSTM+ATT, textCNN,还有Transformer可以试试,一般Transformer推荐数据量比较大的时候使用。Bi-LSTM不太好使,调参比较难,很难收敛。

@Kryptonites
Copy link

Kryptonites commented Jan 23, 2019

是的,一般也是推荐使用bert,Bi-LSTM+ATT, textCNN,还有Transformer可以试试,一般Transformer推荐数据量比较大的时候使用。Bi-LSTM不太好使,调参比较难,很难收敛。

有尝试过深层模型比如residual Bi-lstm或者stacked highway Bi-lstm吗?
分类问题太浅了,不知道适不适合使用这种深层模型

@Kryptonites
Copy link

@jiangxinyang227 要怎么调用prediction的中间结果,比如各个分类的结果

@jiangxinyang227
Copy link
Owner

@jiangxinyang227 要怎么调用prediction的中间结果,比如各个分类的结果
你好 ,不太明白是什么意思,一般来说你在prediction时想要拿到某个结果,你只要把这个结果的tensor加载出来,然后再加入到sess.run中就可以了

@ZefengHan
Copy link
Author

你好,作者,在编写测试文件的时候遇到了困难,望解答

@zilinly
Copy link

zilinly commented Mar 7, 2019

麻烦问一下,根据上述的步骤修改代码,出现如下问题:
ValueError: Invalid shape initializing RNN_0/RNN/MultiRNNCell/Cell0/LSTMCell/W_0, got [32, 16384], expected (1024, 16384)
您有遇到过吗?

@ZefengHan
Copy link
Author

上面那个程序是改transformer的,看你这个好像改的是lstm的,看你这个应该是维度错误,好像是batch数不对吧 你再从错的位置往上顺顺。这样我看不出来

@zilinly
Copy link

zilinly commented Mar 7, 2019

上面那个程序是改transformer的,看你这个好像改的是lstm的,看你这个应该是维度错误,好像是batch数不对吧 你再从错的位置往上顺顺。这样我看不出来


能定位到问题在这里,bilim/model.py
image

@zilinly
Copy link

zilinly commented Mar 7, 2019

上面那个程序是改transformer的,看你这个好像改的是lstm的,看你这个应该是维度错误,好像是batch数不对吧 你再从错的位置往上顺顺。这样我看不出来


是否方便加一下您的个人联系方式?我在做文本三分类,琢磨了一天啦,一直没找到特别好的解决方式。 @ZefengHan

@ZefengHan
Copy link
Author

我也没太看出来,你得看哪里用到了这个函数,然后应该就能找到这个shape输入的是多少了,具体我手上也没有你的那个程序也不好改,反正Python自带的包和函数肯定是不会错的 错的只能是自己的程序

@ZefengHan
Copy link
Author

你要是不介意咱们可以私聊,你留下可以留的联系方式,那样应该好改一些

@pmm-511
Copy link

pmm-511 commented Apr 5, 2019

你要是不介意咱们可以私聊,你留下可以留的联系方式,那样应该好改一些

可以麻烦您把多分类的代码发我一份吗?谢谢

@Jiangchenglin521
Copy link

你要是不介意咱们可以私聊,你留下可以留的联系方式,那样应该好改一些

你好,可以麻烦您分享下您的多分类code么,我微信是13261195210. 也是在弄emotion classifier。谢啦

@ZefengHan
Copy link
Author

ZefengHan commented May 22, 2019 via email

@Jiangchenglin521
Copy link

可以留下你的邮箱吗?

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Jiangchenglin521"[email protected]; 发送时间: 2019年5月22日(星期三) 上午10:20 收件人: "jiangxinyang227/textClassifier"[email protected]; 抄送: "韩泽峰"[email protected]; "Mention"[email protected]; 主题: Re: [jiangxinyang227/textClassifier] how to change the procedure into3-classifier? (#2) 你要是不介意咱们可以私聊,你留下可以留的联系方式,那样应该好改一些 你好,可以麻烦您分享下您的多分类code么,我微信是13261195210. 也是在弄emotion classifier。谢啦 — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.

可以留下你的邮箱吗?

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Jiangchenglin521"[email protected]; 发送时间: 2019年5月22日(星期三) 上午10:20 收件人: "jiangxinyang227/textClassifier"[email protected]; 抄送: "韩泽峰"[email protected]; "Mention"[email protected]; 主题: Re: [jiangxinyang227/textClassifier] how to change the procedure into3-classifier? (#2) 你要是不介意咱们可以私聊,你留下可以留的联系方式,那样应该好改一些 你好,可以麻烦您分享下您的多分类code么,我微信是13261195210. 也是在弄emotion classifier。谢啦 — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.

可以留下你的邮箱吗?

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Jiangchenglin521"[email protected]; 发送时间: 2019年5月22日(星期三) 上午10:20 收件人: "jiangxinyang227/textClassifier"[email protected]; 抄送: "韩泽峰"[email protected]; "Mention"[email protected]; 主题: Re: [jiangxinyang227/textClassifier] how to change the procedure into3-classifier? (#2) 你要是不介意咱们可以私聊,你留下可以留的联系方式,那样应该好改一些 你好,可以麻烦您分享下您的多分类code么,我微信是13261195210. 也是在弄emotion classifier。谢啦 — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.

好的好的,[email protected]

@ZefengHan
Copy link
Author

ZefengHan commented May 22, 2019 via email

@Veyronl
Copy link

Veyronl commented Jul 16, 2019

你好,我也是想改成多分类,想基于二分类把最后一层sigmoid函数改为softmax,在编码label时,我用的tf.one_hot(),其他的输出和w的维度按上面改的;
训练时,出现这样的错误:

TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles.For reference, the tensor object was Tensor("one_hot:0", shape=(128, 1, 2), dtype=float32) which was passed to the feed with key Tensor("inputY:0", shape=(?, 2), dtype=float32).

请帮忙看一下@ZefengHan@Jiangchenglin521
谢谢

@ZefengHan
Copy link
Author

ZefengHan commented Jul 16, 2019 via email

@Veyronl
Copy link

Veyronl commented Jul 16, 2019

调整了下,现在可以正常训练了,我再写个metric函数试试,

大佬,测试的部分你写了吗?@ZefengHan
我看你发的链接是模型保存和加载的;

准备放弃tensorflow转投torch和keras了

@ZefengHan
Copy link
Author

ZefengHan commented Jul 16, 2019 via email

@yip522364642
Copy link

您好,请问能分享一份Transformer多分类和用模型来预测的代码吗?我自己改了几天总是出Bug。我的邮箱是[email protected],谢谢。 @ZefengHan @jiangxinyang227

@yip522364642
Copy link

1,修改config类中的num_classes为三类
2, trainLabels, evalLabels等要用one-hot的向量表示,向量长度为num_classes
3,修改self.inputY = tf.placeholder(tf.float32, [None, config.num_classes], name="inputY")
4, 修改输出,outputW中的shape=[outputSize, config.num_classes], outputB = [config.num_classes]
5 修改self.predictions = tf.argmax(self.logits)
其中self.logits = tf.nn.xw_plus_b(output, outputW, outputB, name="predictions")
6,在计算损失时,将losses = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=self.predictions, labels=self.inputY) 修改为losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=self.logits, labels=self.inputY)
你可以先试下,要改的应该就这些了,主要是output层,二分类时输出层是一个神经元,三分类时是三个神经元。

请问第二条,用one-hot的向量表示应该怎么修改呢?谢谢

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

8 participants