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简介：本资源为面向高校学生与深度学习入门者的文本分类实战项目包，围绕卷积神经网络与循环神经网络两条技术路线展开，可用于毕业设计、课程作业及NLP入门练习，覆盖情感分析、新闻分类等典型场景。压缩包共30个文件，约72.36MB，以Python源码与编译缓存为主，辅以PyTorch模型权重文件、TSV格式数据集、Markdown说明文档及少量配置文件，CNN与RNN两套代码分目录组织，便于对照阅读。项目包含数据加载、模型定义、训练与验证等完整模块，并配有预训练词向量与已训练模型，读者可据此复现文本分类流程，理解一维卷积提取局部特征、LSTM/GRU捕捉长距离依赖的实现细节，同时参考评估指标与调参思路。目前已有180人学习下载，适合希望快速搭建可运行基线并深入理解模型原理的读者。

1. 拆开这个毕设包：CNN 与 RNN 文本分类到底能跑出什么结果

带过几届毕设之后，我对「基于深度学习的文本分类」这类题目的判断标准变得很直接：能不能在半小时内把数据喂进去、把模型跑起来、把准确率打印出来。这个压缩包给的就是这样一套东西——CNN 和 RNN 两条独立实现路线，各自带train.py、dataLoad.py、模型定义文件和main.py，数据是train.tsv、val_data.tsv、test_data.tsv三件套，外加一份 GloVe 词向量目录。它解决的不是「从零教你深度学习」，而是「你已经有 PyTorch 基础，现在需要一个能改、能跑、能写进论文的实验骨架」。适合谁？正在做文本分类毕设、课程设计，或者想拿一个干净的双模型对比基线去改造成自己课题的人。不适合指望开箱即出 SOTA 的人，因为这套代码的定位是教学级复现，不是工业级调优。

2. 先看清目录结构：CNN 与 RNN 两条线是怎么拆的

2.1 两个模型目录的职责划分

把压缩包解开，根目录下最显眼的是CNN和RNN两个文件夹，外加一个glove目录和若干 tsv 数据文件。这种拆法在毕设里很常见，好处是两条实验线互不干扰，坏处是公共逻辑被复制了两份，改数据预处理时容易只改一边。

先看RNN目录，里面是main.py、textRNN_model.py、dataLoad.py、train.py，还有一个model子目录用来存训练好的权重。CNN目录结构基本对称：main.py、dataLoad.py、train.py、textCNN_model.py，另外多了一个cnn_model_freeze和split.py。split.py的存在说明数据划分可能是脚本生成的，cnn_model_freeze大概率是冻结部分层做微调的实验产物。

dataLoad.py在两个目录里各有一份，负责把 tsv 读成张量、建词表、做 padding。train.py是训练循环，main.py是入口。这种「入口 + 数据 + 模型 + 训练」四文件结构，是 PyTorch 教学项目的标准骨架，读起来不费劲。

2.2 数据文件与 GloVe 词向量的配合方式

根目录的train.tsv、val_data.tsv、test_data.tsv、train_data.tsv四个文件，命名上有点乱：train.tsv和train_data.tsv同时存在，需要打开看才知道哪个是原始、哪个是切分后的。常见做法是train.tsv是完整训练集，train_data.tsv是切分脚本产出的训练子集，val_data.tsv和test_data.tsv是验证和测试。

tsv 格式意味着每行是「标签 + 制表符 + 文本」，这是文本分类最省事的存储方式，不用额外解析 JSON 或 CSV 引号。glove目录放的是预训练词向量，dataLoad.py里应该有加载逻辑，把词表里的词映射到 GloVe 向量作为 embedding 初始化。这一步是 CNN 和 RNN 共享的关键，词向量质量直接影响小数据集上的收敛速度。

提示：先确认glove目录里到底是glove.6B.100d.txt这类完整文件，还是已经转成.npy的矩阵。前者加载慢但通用，后者快但和词表绑定，换数据集要重新生成。

2.3 环境依赖与版本判断

代码里没有requirements.txt，这是毕设包的典型特征。从textRNN_model.py和textCNN_model.py的写法能反推依赖：torch、torch.nn、numpy，可能还有sklearn做指标计算。判断 PyTorch 版本有个土办法——看模型里用的是nn.Embedding还是nn.EmbeddingBag，看训练循环里是loss.backward()还是scaler.scale(loss).backward()。前者说明是常规训练，后者说明用了混合精度。

我一般会先建一个干净环境，装 PyTorch 2.x 加 numpy，然后直接跑main.py，报什么错补什么。比对着代码猜版本快得多。如果报ModuleNotFoundError: No module named 'torch'，那就是没装；如果报RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device，那是设备不一致，和版本无关。

3. 把数据喂进模型：dataLoad.py 里的词表与 padding 逻辑

3.1 读 tsv、建词表、转索引的完整链路

文本分类的第一步永远是把人看的字变成模型看的数。dataLoad.py干的就是这件事，链路是：读 tsv → 分词 → 统计词频 → 建词表 → 转索引 → padding。下面是我按这套代码的常见写法还原的核心逻辑，你可以对照自己的dataLoad.py看差异在哪。

import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from collections import Counter def load_tsv(path): labels, texts = [], [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue parts = line.split('\t') # 约定第一列是标签，第二列是文本 labels.append(int(parts[0])) texts.append(parts[1]) return labels, texts def build_vocab(texts, min_freq=2, max_size=20000): counter = Counter() for text in texts: # 中文按字切，英文按空格切，这里按项目实际分词方式调整 counter.update(text.split()) # 保留频率达标的词，按频次降序截断 words = [w for w, c in counter.most_common(max_size) if c >= min_freq] # 0 给 padding，1 给未知词 vocab = {'<pad>': 0, '<unk>': 1} for w in words: vocab[w] = len(vocab) return vocab class TextDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels, vocab, max_len=128): self.texts = texts self.labels = labels self.vocab = vocab self.max_len = max_len def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, idx): tokens = self.texts[idx].split() ids = [self.vocab.get(t, self.vocab['<unk>']) for t in tokens] # 截断或补齐到固定长度 if len(ids) > self.max_len: ids = ids[:self.max_len] else: ids = ids + [self.vocab['<pad>']] * (self.max_len - len(ids)) return torch.tensor(ids), torch.tensor(self.labels[idx])

逻辑说明：load_tsv按制表符切分，第一列标签第二列文本，这是 tsv 的通用约定。build_vocab用Counter统计词频，min_freq=2过滤只出现一次的词，max_size=20000控制词表上限，避免 embedding 层过大。TextDataset把每条文本转成等长索引序列，max_len=128是截断长度，短补长截。

参数说明：min_freq调大能减少词表噪声但会增加<unk>，中文任务一般设 1 到 2；max_len要看数据里文本长度的分布，取 95 分位数比较稳，设太小会丢信息，设太大浪费显存。<pad>必须占 0 号位，因为后面nn.Embedding的padding_idx=0要靠它。

3.2 用 GloVe 初始化 embedding 矩阵

词表建好后，embedding 层不该从随机数开始训，尤其是数据量不大的毕设场景。glove目录就是干这个的。加载逻辑通常长这样：

import numpy as np def load_glove(glove_path, vocab, embed_dim=100): # 先建一个随机初始化的矩阵，行数等于词表大小 embedding_matrix = np.random.normal(0, 0.1, (len(vocab), embed_dim)) # padding 位置强制为 0 embedding_matrix[vocab['<pad>']] = 0 hit = 0 with open(glove_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: parts = line.rstrip().split(' ') word = parts[0] if word in vocab: vec = np.asarray(parts[1:], dtype='float32') # 维度对不上就跳过，防止报错 if vec.shape[0] == embed_dim: embedding_matrix[vocab[word]] = vec hit += 1 print(f'GloVe 命中 {hit} / {len(vocab)}') return embedding_matrix

逻辑说明：先随机初始化整个矩阵，再把 GloVe 里能对上的词覆盖进去。命中率打印出来很关键，如果只有 30% 命中，说明分词方式和 GloVe 的词表对不上，比如中文没分词直接按字切，而 GloVe 是英文词级。

参数说明：embed_dim必须和 GloVe 文件维度一致，glove.6B.100d.txt就是 100，glove.6B.300d.txt就是 300。维度不一致时vec.shape[0] == embed_dim会拦住，不会静默出错。命中率低于 50% 时，预训练词向量的收益就很有限了，不如直接随机初始化。

3.3 DataLoader 的 batch 与 shuffle 设置

数据封装好后，用DataLoader分批。训练集要shuffle=True，验证和测试集shuffle=False，这是铁律。batch_size在文本分类里一般设 32 或 64，显存小就 16。num_workers在 Windows 上设 0 避免多进程报错，Linux 上可以设 2 到 4 加速。

train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True # 丢掉最后一个不满的 batch，避免 BN 层报错 )

drop_last=True是个容易被忽略的点。如果模型里用了 BatchNorm，最后一个 batch 只有一条样本时，BN 会因方差为 0 报错。文本分类的 CNN 常用 BN，所以这个参数建议加上。

4. 两条模型线怎么跑：textCNN 与 textRNN 的训练入口

4.1 textCNN 的卷积核设计与前向传播

textCNN_model.py的核心是一维卷积。文本被表示成[batch, seq_len, embed_dim]后，卷积核在 seq_len 方向滑动，每个核捕捉不同长度的 n-gram 特征。典型配置是三种核尺寸 2、3、4，每种 128 个，卷积后做最大池化，拼起来过全连接。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TextCNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_classes, kernel_sizes=(2, 3, 4), num_filters=128, dropout=0.5): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0) # 每个核尺寸对应一个卷积层 self.convs = nn.ModuleList([ nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=num_filters, kernel_size=k) for k in kernel_sizes ]) self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.fc = nn.Linear(num_filters * len(kernel_sizes), num_classes) def forward(self, x): # x: [batch, seq_len] emb = self.embedding(x) # [batch, seq_len, embed_dim] emb = emb.permute(0, 2, 1) # [batch, embed_dim, seq_len] # 每个卷积层输出做 ReLU 后全局最大池化 pooled = [] for conv in self.convs: c = F.relu(conv(emb)) # [batch, num_filters, L] p = F.max_pool1d(c, c.size(2)).squeeze(2) # [batch, num_filters] pooled.append(p) out = torch.cat(pooled, dim=1) # [batch, num_filters * len(kernels)] out = self.dropout(out) return self.fc(out)

逻辑说明：permute(0, 2, 1)把维度从[batch, seq_len, embed_dim]换成[batch, embed_dim, seq_len]，因为nn.Conv1d要求通道在第二维。每个卷积核在整条序列上滑动，max_pool1d取每个通道的最大值，相当于「这条序列里有没有出现这个特征」，位置不重要。最后拼接所有核的输出过全连接。

参数说明：kernel_sizes=(2,3,4)对应二元、三元、四元词组，中文短文本分类这个范围够用。num_filters=128是每个核的输出通道数，调大增加容量但容易过拟合。dropout=0.5在全连接前，是防过拟合的主要手段。padding_idx=0让 padding 位置的 embedding 不参与梯度更新。

4.2 textRNN 的 LSTM 结构与最后时间步取法

textRNN_model.py用的是 LSTM 或 GRU。和 CNN 不同，RNN 按时间步顺序处理，最后取最后一个有效时间步的隐藏状态，或者对所有时间步做平均池化。取最后时间步时要注意 padding 的影响，最好用pack_padded_sequence处理变长序列。

class TextRNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes, num_layers=1, dropout=0.5, bidirectional=True): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0) self.lstm = nn.LSTM( input_size=embed_dim, hidden_size=hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=bidirectional, dropout=dropout if num_layers > 1 else 0 ) self.dropout = nn.Dropout(dropout) factor = 2 if bidirectional else 1 self.fc = nn.Linear(hidden_dim * factor, num_classes) def forward(self, x): emb = self.embedding(x) # [batch, seq_len, embed_dim] out, (h, c) = self.lstm(emb) # out: [batch, seq_len, hidden*factor] # 取最后一个时间步的输出 last = out[:, -1, :] last = self.dropout(last) return self.fc(last)

逻辑说明：batch_first=True让输入输出第一维是 batch，符合直觉。双向 LSTM 把正向和反向的最后隐藏状态拼起来，factor=2。out[:, -1, :]取最后一个时间步，但如果序列有 padding，这个位置可能是 pad，更严谨的做法是用pack_padded_sequence。

参数说明：hidden_dim一般设 128 或 256，太大容易过拟合。num_layers=1对毕设够用，加到 2 层时dropout才生效。bidirectional=True在分类任务里通常比单向好，因为分类看的是整句而不是预测下一个词。

4.3 train.py 的训练循环与验证指标

train.py是两条线共用的训练骨架，差异只在模型实例化。核心循环是：前向 → 算 loss → 反向 → 更新 → 验证。

def train_one_epoch(model, loader, optimizer, criterion, device): model.train() total_loss, correct, total = 0, 0, 0 for x, y in loader: x, y = x.to(device), y.to(device) optimizer.zero_grad() logits = model(x) loss = criterion(logits, y) loss.backward() # 梯度裁剪，防止 RNN 梯度爆炸 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=5.0) optimizer.step() total_loss += loss.item() * x.size(0) pred = logits.argmax(dim=1) correct += (pred == y).sum().item() total += x.size(0) return total_loss / total, correct / total

逻辑说明：optimizer.zero_grad()清空上一步梯度，loss.backward()反向传播，clip_grad_norm_裁剪梯度范数，optimizer.step()更新参数。准确率用argmax取预测类别后和标签比对。

参数说明：max_norm=5.0是梯度裁剪阈值，RNN 尤其需要，CNN 可以放宽或去掉。优化器常用 Adam，学习率 1e-3；如果 loss 震荡，降到 1e-4。验证时记得model.eval()加torch.no_grad()，否则 dropout 和 BN 行为不一致，指标会偏低。

5. 避坑与排查：这套代码最容易翻车的五个地方

5.1 现象：loss 一直是 nan，训练几步就崩

原因：学习率太大，或者 GloVe 加载时维度没对齐导致 embedding 出现异常值，也可能是 tsv 里有空行让标签解析成 NaN。

解决：先把学习率降到 1e-4 试；在load_glove里打印命中率和矩阵的np.isnan检查；读 tsv 时加if not line: continue跳过空行。RNN 还要确认梯度裁剪生效。

5.2 现象：验证集准确率远高于训练集

原因：验证集太小，或者验证集和训练集有重叠样本。毕设里常见的是split.py切分时没打乱，导致同一类样本集中在一段。

解决：检查split.py是否先random.shuffle再切。验证集至少占总数据 10%，且类别分布要和训练集接近。如果数据本身只有几百条，交叉验证比固定切分更靠谱。

5.3 现象：CNN 跑得动，RNN 报显存不足

原因：RNN 的max_len设得太大，或者hidden_dim过大。LSTM 的显存占用和seq_len × hidden_dim × num_layers成正比，比 CNN 敏感。

解决：把max_len从 256 降到 128，hidden_dim从 256 降到 128，batch_size从 64 降到 32。如果还不行，用pack_padded_sequence按实际长度处理，能省不少显存。

5.4 现象：GloVe 命中率极低，预训练等于没加

原因：分词方式和 GloVe 词表不匹配。中文按字切，GloVe 里全是英文词；或者大小写没统一，The和the被当成两个词。

解决：英文任务统一转小写再查词表；中文任务要么换中文预训练词向量，要么接受低命中率直接用随机初始化。命中率低于 30% 时，预训练词向量的收益基本被噪声抵消。

5.5 现象：测试集准确率比验证集低一大截

原因：在验证集上反复调参，相当于把验证集当训练集用了，模型对验证集过拟合。毕设里为了刷高数字反复调，很容易掉进这个坑。

解决：验证集只用来选模型和早停，最终指标以测试集为准。如果测试集和验证集差距超过 5 个点，说明调参过头了，回到默认超参重新训一遍更诚实。

6. 把双模型对比做成能写进论文的实验

跑通单模型只是起点，这个包真正的价值在于 CNN 和 RNN 两条线可以横向对比。我一般会固定数据切分和随机种子，让两个模型在完全相同的训练集、验证集上跑，然后记录三组数：验证集准确率曲线、测试集准确率、每轮训练耗时。下面这个记录表是我习惯用的格式，你可以直接抄。

填这张表时有个细节：两个模型的batch_size如果不同，单轮耗时不可比，要么统一 batch_size，要么按「每条样本耗时」换算。我一般统一到 32，牺牲一点 CNN 的速度换可比性。

进阶玩法是冻结 embedding 层做对比。CNN目录里那个cnn_model_freeze就是干这个的——把embedding.weight.requires_grad设成False，只训卷积和全连接。冻结后训练更快，小数据集上反而不容易过拟合，但数据量大时效果不如微调。这个对比做出来，论文里「预训练词向量微调策略的影响」这一节就有实打实的数据了。

# 冻结 embedding 的写法 model.embedding.weight.requires_grad = False # 优化器只传需要梯度的参数 optimizer = torch.optim.Adam( filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3 )

最后说个我自己的习惯：每次改完超参，先把随机种子固定死，torch.manual_seed(42)、np.random.seed(42)、random.seed(42)三行都写上，再跑。不固定种子的话，同一份代码两次跑出来的准确率能差三四个点，你根本分不清是改动生效了还是玄学波动。从那以后我每次做对比实验都强制走一遍种子固定，不然调参就是自欺欺人。希望帮到你。

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