用于情感分析的 CNN 使用 Android 的 TFLearn 模型对用户输入进行分类

Question

我有一个用于文本分类的 CNN 模型，它使用手套的预训练嵌入。我已经冻结了为推理优化的图表，并在 android 工作室中使用它。问题是当我尝试将权重传递给模型进行推理时。我有一个 JSON 文件，其中包含单词和嵌入之间的键值对，我用它来根据用户输入的文本创建嵌入输入。我已经可以从 JSON 文件，但是当我尝试将其输入图表进行推理时，它给了我以下错误：

java.lang.IllegalArgumentException: indices[0,3891] = -2 is not in [0, 
7459)
[[Node: EmbeddingLayer/embedding_lookup = Gather[Tindices=DT_INT32, 
Tparams=DT_FLOAT, _class=["loc:@EmbeddingLayer/W"], 
validate_indices=false, 
_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]

(EmbeddingLayer/W/read, EmbeddingLayer/Cast)]]

Android 代码在我的 GitHub https://github.com/sushiboo/testNN1

给我带来问题的主要代码是分类方法：

private void classify(float[] input){
TFInference = new TensorFlowInferenceInterface(getAssets(), MODEL_FILE);

TFInference.feed(INPUT_NODE, input, 1, input.length);
TFInference.run(OUTPUT_NODES);
float[] resu = new float[2];
TFInference.fetch(OUTPUT_NODE, resu);
tvResult.setText("Programmer: " + Float.toString(resu[0]) + "\n Construction" +  Float.toString(resu[1]));
Log.e("Result: ", Float.toString(resu[0]));
}

问题出在

TFInference.run(OUTPUT_NODES);

在错误消息中，数字“7459”表示嵌入层的输入维度。

我对这里发生的事情感到很困惑，但我知道索引[0,3891] = -2 在其中起着一定的作用。

Answer 1

问题出在模特身上。我已经修复了这个，现在我陷入了另一个错误。

用于情感分析的 CNN 使用 Android 的 TFLearn 模型对用户输入进行分类

CNN for Sentiment Analysis using TFLearn model for Android to classify user input

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tensorflow

tflearn