主要需要更改的地方是
- 数据读取部分我用的torchtext并且需要设定长度.
- 在maxpool里面设置windows的大小的长度是句子长度-1而不是2.
详细更改内容参考代码。
流程图：
输入：[batch_size, seqence_length]
经过embedding：[batch_size, sequence_length, embedding_size]
使用：unsqueeze(1)，变成CNN可以进行卷积的维度[batch_size, 1, sequence_length, embedding_size]这个1相当于是channel的维度。本来卷积的CNN的输入数据就是[batch_size, in_channel, height, width]，这里的channel就是RGB。
出问题：
RuntimeError: Function AddmmBackward returned an invalid gradient at index 1 - got [128, 3] but expected shape compatible with [128, 147]
torch.Size([128, 100, 50]) embedding_X.shape [batch_size, sequence_length, embedding_size]
torch.Size([128, 1, 100, 50]) embedding_X.unsqueeze(1) add channel(=1) [batch, channel(=1), sequence_length, embedding_size]
==torch.Size([128, 3, 49, 1]) conv [batch_size, output_channel, 1, 1]==
torch.Size([128, 147]) [batch_size, output_channel11]
torch.Size([128, 5])
torch.Size([128])
在卷积的那步出错了，卷积的结果应当是[128,3,1,1]。