Torchtext中文詳解

一、PyTorch是什麼

PyTorch 是一個基於 Python 的科學計算庫，它有以下特點：

1、命令式編程風格

2、支持動態圖

3、易於使用、靈活的張量計算庫

import torch

# 創建一個2x3的空Tensor
a = torch.empty(2, 3) 
print(a)

二、PyTorch百度百科

PyTorch 是由 Facebook 發布的一個開源機器學習庫，基於 Torch 庫，專門針對深度學習開發。

import torch.nn as nn

# 構建神經網絡
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x)

model = Net()

三、PyTorch框架

PyTorch 框架包括以下功能：

1、自動梯度計算

2、神經網絡層和優化器

3、動態計算圖

import torch.optim as optim

# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

四、Torch

Torch 是一個科學計算框架，與 Numpy 很類似。

1、支持 GPU 計算

2、支持包括張量計算、自動微分在內的絕大部分科學計算功能

import torch

# 張量運算
x = torch.Tensor([2, 3])
y = torch.Tensor([4, 5])
z = x + y
print(z)

五、PyTorch和PyCharm區別

PyTorch 是一個機器學習庫，而 PyCharm 是一個 IDE。

1、PyCharm 提供代碼智能提示和自動補全功能

2、PyTorch 常常和 Jupyter Notebook 搭配使用

六、PyTorch和TensorFlow

PyTorch 和 TensorFlow 都是機器學習框架，二者的差異主要體現在以下方面：

1、動態計算圖 vs 靜態計算圖

2、易於調試 vs 易於部署

3、易於使用 vs 靈活性

七、PyTorch和Python

PyTorch 是一個 Python 優先的深度學習框架，支持 Python 內置數據結構和常見 Python 庫。

1、使用 Python 進行深度學習的編寫和調試

2、可以方便地與 Numpy、SciPy 等 Python 庫集成

八、Torchtext

Torchtext 是 PyTorch 中的一個文本處理庫，提供了自然語言處理任務中的數據預處理、提取及加載等一系列的工具。

import torchtext

# 定義 Field
TEXT = torchtext.legacy.data.Field(sequential=True, tokenize='spacy',
                               include_lengths=True, batch_first=True)
LABEL = torchtext.legacy.data.LabelField(dtype=torch.float)

# 定義 Dataset
train_data, test_data = torchtext.legacy.datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors="glove.6B.100d", unk_init=torch.Tensor.normal_)
LABEL.build_vocab(train_data)

# 定義 Iterator
BATCH_SIZE = 64
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
train_iterator, test_iterator = torchtext.legacy.data.BucketIterator.splits((train_data, test_data),
                                                                              batch_size=BATCH_SIZE,
                                                                              device=device)

九、總結

本文詳細介紹了 PyTorch 系列框架中的 PyTorch、Torch、PyTorch框架、PyTorch和PyCharm區別、PyTorch和TensorFlow、PyTorch和Python，並重點介紹了 PyTorch 中的文本處理庫 Torchtext，希望本文能夠對理解 PyTorch 提供一些幫助。