TextRnn分类可视化代码
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处理方法：
一、数据处理
数据处理部分和上一篇CharCNN是一样的，尽管我们说RNN模型可以处理任意长度的序列，但是在这个TextRNN模型中，我们还是把输入处理成了固定长度的序列。
二、模型搭建
模型比较简单，下面的代码也就是按照LSTM（GRU）—dropout—LSTM（GRU）—dropout—全连接层—输出层这样的结构来进行组织的。要注意的是对每层的LSTM或GRU核中的神经元进行dropout，还有取最后时刻和最后一层的LSTM或GRU的隐状态作为全连接层的输入。
三、模型训练、验证和测试
这一部分的代码和CharCNN可以说没啥区别。注意在验证和测试时不用做dropout，还有用早停防止过拟合。
四、模型预测
从两个新闻中各摘取了一段内容，进行预测。结果预测为：科技、体育。
