CNN与RNN对中文文本进行分类--基于TENSORFLOW实现

运行 python run_cnn.py train，可以开端练习。
若之进步行过练习，请把tensorboard/textcnn删除，避免TensorBoard多次练习结不雅重叠。
Configuring CNN model... 
Configuring TensorBoard and Saver... 
Loading training and validation data... 
Time usage: 0:00:14 
Training and evaluating... 
Epoch: 1 
Iter:      0, Train Loss:    2.3, Train Acc:  10.94%, Val Loss:    2.3, Val Acc:   8.92%, Time: 0:00:01 * 
Iter:    100, Train Loss:   0.88, Train Acc:  73.44%, Val Loss:    1.2, Val Acc:  68.46%, Time: 0:00:04 * 
Iter:    200, Train Loss:   0.38, Train Acc:  92.19%, Val Loss:   0.75, Val Acc:  77.32%, Time: 0:00:07 * 
Iter:    300, Train Loss:   0.22, Train Acc:  92.19%, Val Loss:   0.46, Val Acc:  87.08%, Time: 0:00:09 * 
Iter:    400, Train Loss:   0.24, Train Acc:  90.62%, Val Loss:    0.4, Val Acc:  88.62%, Time: 0:00:12 * 
Iter:    500, Train Loss:   0.16, Train Acc:  96.88%, Val Loss:   0.36, Val Acc:  90.38%, Time: 0:00:15 * 
Iter:    600, Train Loss:  0.084, Train Acc:  96.88%, Val Loss:   0.35, Val Acc:  91.36%, Time: 0:00:17 * 
Iter:    700, Train Loss:   0.21, Train Acc:  93.75%, Val Loss:   0.26, Val Acc:  92.58%, Time: 0:00:20 * 
Epoch: 2 
Iter:    800, Train Loss:   0.07, Train Acc:  98.44%, Val Loss:   0.24, Val Acc:  94.12%, Time: 0:00:23 * 
Iter:    900, Train Loss:  0.092, Train Acc:  96.88%, Val Loss:   0.27, Val Acc:  92.86%, Time: 0:00:25 
Iter:   1000, Train Loss:   0.17, Train Acc:  95.31%, Val Loss:   0.28, Val Acc:  92.82%, Time: 0:00:28 
Iter:   1100, Train Loss:    0.2, Train Acc:  93.75%, Val Loss:   0.23, Val Acc:  93.26%, Time: 0:00:31 
Iter:   1200, Train Loss:  0.081, Train Acc:  98.44%, Val Loss:   0.25, Val Acc:  92.96%, Time: 0:00:33 
Iter:   1300, Train Loss:  0.052, Train Acc: 100.00%, Val Loss:   0.24, Val Acc:  93.58%, 	
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