Torchtext中文详解

一、PyTorch是什么

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，它有以下特点：

1、命令式编程风格

2、支持动态图

3、易于使用、灵活的张量计算库

import torch

# 创建一个2x3的空Tensor
a = torch.empty(2, 3) 
print(a)

二、PyTorch百度百科

PyTorch 是由 Facebook 发布的一个开源机器学习库，基于 Torch 库，专门针对深度学习开发。

import torch.nn as nn

# 构建神经网络
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、自动梯度计算

2、神经网络层和优化器

3、动态计算图

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

四、Torch

Torch 是一个科学计算框架，与 Numpy 很类似。

1、支持 GPU 计算

2、支持包括张量计算、自动微分在内的绝大部分科学计算功能

import torch

# 张量运算
x = torch.Tensor([2, 3])
y = torch.Tensor([4, 5])
z = x + y
print(z)

五、PyTorch和PyCharm区别

PyTorch 是一个机器学习库，而 PyCharm 是一个 IDE。

1、PyCharm 提供代码智能提示和自动补全功能

2、PyTorch 常常和 Jupyter Notebook 搭配使用

六、PyTorch和TensorFlow

PyTorch 和 TensorFlow 都是机器学习框架，二者的差异主要体现在以下方面：

1、动态计算图 vs 静态计算图

2、易于调试 vs 易于部署

3、易于使用 vs 灵活性

七、PyTorch和Python

PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，支持 Python 内置数据结构和常见 Python 库。

1、使用 Python 进行深度学习的编写和调试

2、可以方便地与 Numpy、SciPy 等 Python 库集成

八、Torchtext

Torchtext 是 PyTorch 中的一个文本处理库，提供了自然语言处理任务中的数据预处理、提取及加载等一系列的工具。

import torchtext

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

# 定义 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)

# 定义 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、总结

本文详细介绍了 PyTorch 系列框架中的 PyTorch、Torch、PyTorch框架、PyTorch和PyCharm区别、PyTorch和TensorFlow、PyTorch和Python，并重点介绍了 PyTorch 中的文本处理库 Torchtext，希望本文能够对理解 PyTorch 提供一些帮助。