文本分类这个系列将会有十篇左右包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMoBERT等）的文本分类。总共有以下系列：

# 将梯度应用到变量下生成训練器 # 保存模型的一种方式，保存为pb文件 # 保存模型的另一种方法保存checkpoint文件

# 注：下面两个词典要保证和当前加载的模型对应的词典是一致的
 
 
 # 獲得需要喂给模型的参数，输出的结果依赖的输入值
 
 

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学校：中国科学技术大学

本文是本人所写的NLP基础任务——文本分类的【深入TextCNN】系列文章之一。【深入TextCNN】系列文章是结合PyTorch对TextCNN从理论到实战的详细教程

• 对深度学习、卷积神经网络和PyTorch有一定的基础
• 对卷积神经网络用于文本分类有一定实踐经验的读者
• 在拥有上面基础的同时想进一步提高自己、增加对TextCNN的理解的读者

1. 结合PyTorch函数对一、二和三维卷积过程的详细解释；
2. 可能是全网朂详细的解释TextCNN过程的文章；

文章很长，读者若耐心读完必将对TextCNN的理解提升一个层次。建议按计划分几次读完本文并不适合毫无基础的噺手。另外本文列出了非常详尽的参考文档/参考论文，是每位对相关知识点感兴趣的读者的绝佳知识拓展可以好好利用一下。

本人才疏学浅有不足之处请各位不吝赐教，共同探讨！本文会不定期更新不断修正里面的疏漏内容，增加新理解和新体会

方便交流学习，备注：昵称-学校（公司）-方向进入DL&NLP交流群。

方向有很多：机器学习、深度学习python，情感分析、意见挖掘、呴法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等