本文整理汇总了Python中DataManager.DataManager.gen_word方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python DataManager.gen_word方法的具体用法？Python DataManager.gen_word怎么用？Python DataManager.gen_word使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类DataManager.DataManager的用法示例。
在下文中一共展示了DataManager.gen_word方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: DataManager
# 需要导入模块: from DataManager import DataManager [as 别名]
# 或者: from DataManager.DataManager import gen_word [as 别名]
parser.add_argument('--dim_hidden', type=int, default=300)
parser.add_argument('--dim_gram', type=int, default=1)
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='data')
parser.add_argument('--fast', type=int, choices=[0, 1], default=0)
parser.add_argument('--screen', type=int, choices=[0, 1], default=0)
parser.add_argument('--optimizer', type=str, default='ADAGRAD')
parser.add_argument('--grained', type=int, default=3)
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01)
parser.add_argument('--lr_word_vector', type=float, default=0.1)
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=25)
parser.add_argument('--batch', type=int, default=25)
args, _ = parser.parse_known_args(argv)
random.seed(args.seed)
data = DataManager(args.dataset)
wordlist = data.gen_word()
train_data, dev_data, test_data = data.gen_data(args.grained)
model = Model(wordlist, argv, len(data.dict_target))
#batch_n = (len(train_data)-1) / args.batch + 1
batch_n = int((len(train_data) - 1) / args.batch + 1)
optimizer = OptimizerList[args.optimizer](model.params, args.lr, args.lr_word_vector)
details = {'loss': [], 'loss_train':[], 'loss_dev':[], 'loss_test':[], \
'acc_train':[], 'acc_dev':[], 'acc_test':[], 'loss_l2':[]}
for e in range(args.epoch):
random.shuffle(train_data)
now = {}
now['loss'], now['loss_l2'] = train(model, train_data, optimizer, e, args.batch, batch_n)
now['loss_train'], now['acc_train'] = test(model, train_data, args.grained)
now['loss_dev'], now['acc_dev'] = test(model, dev_data, args.grained)
now['loss_test'], now['acc_test'] = test(model, test_data, args.grained)