【源码】基于Keras框架的GRU影评数据处理项目

项目简介

本项目基于Keras框架实现GRU（门控循环单元）神经网络模型，用于处理IMDB影评数据集。经训练和测试，该模型在影评分类任务上可达到较高准确率。

项目的主要特性和功能

1. GRU模型实现：提供基于Keras框架的自定义GRU模型，构建自定义GRU单元（GRUCell），借助Keras的RNN层搭建模型。
2. 数据集处理：采用IMDB影评数据集进行训练和测试，数据集含25000条影评数据，分为训练集和测试集。
3. 模型训练与测试：包含模型的训练和测试过程，划分训练集的一部分作为验证集来验证模型性能，测试集用于评估最终性能。
4. 模型保存与加载：具备模型权重保存和加载功能，训练好的模型权重可保存在指定文件夹，后续可加载用于预测或继续训练。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装CUDA 11.6.134、cuDNN 8.4.0、Keras 2.9.0和TensorFlow 2.9.1。
2. 数据准备：下载IMDB影评数据集，将其放置在项目目录的“datasets”文件夹中。
3. 运行代码：运行项目中的Python脚本，按脚本指示进行模型的训练和测试。
4. 模型保存与加载：训练过程中，脚本会自动保存训练好的模型权重到“save_models”文件夹。之后可加载该模型权重用于预测或继续训练。
5. 注意事项：加载模型权重时，要保证使用的模型和保存的权重一致。使用Keras官方实现的GRU时，不能直接加载自定义的GRU模型权重，反之亦然。请根据项目需求选择合适的GRU实现方式。

下载地址

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