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Python：从零开始学习深度学习——基于PyTorch的文本分类

随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经在各个领域取得了显著的成果。其中，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，在文本分类任务上展现出巨大的潜力。本文将带领大家从零开始学习深度学习，并通过PyTorch实现一个简单的文本分类模型，以展示如何应用于实际问题。

1. 准备环境

首先，我们需要安装Python环境以及一些依赖库。在这里，我们使用的是Python 3.8版本，同时安装了torch、torchvision和nltk库。

pip install torch torchvision nltk

2. 导入库

接下来，我们开始导入所需的库。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.legacy import data
from torchtext.legacy import datasets
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')

3. 数据预处理

在进行深度学习之前，我们需要对原始数据进行预处理。这里，我们将使用PyTorch的data模块中的datasets和TrainTestDataset类来加载并处理文本数据。

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.fc1 = nn.Linear(embedding_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        pooled = embedded.mean(0)
        hidden = self.fc1(pooled)
        output = self.fc2(hidden)
        return output

接下来，我们创建一个自定义的分类器，然后设置其参数。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = TextClassifier(vocab_size=len(tokenizer),
                      embedding_dim=100,
                      hidden_dim=256,
                      output_dim=num_classes)

model.to(device)

接下来，我们需要准备训练数据。在这里，我们使用了一个简单的文本数据集，该数据集包含了1000个文本样本以及它们的类别标签。

train_data, train_labels = datasets.TextClassificationDataset.splits(
    [('your_dataset.txt', 'your_label.txt'), ('your_dataset2.txt', 'your_label2.txt')],
    test_size=0.2,
    random_state=42)

tokenizer = data.Tokenizer(tokenizer='basic_english')
tokenizer.fit_on_texts(train_data)

train_data = tokenizer.texts_to_sequences(train_data)
train_data = torch.tensor(train_data).unsqueeze(1).to(device)

train_labels = torch.tensor(train_labels).to(device)

现在我们可以开始训练模型了。在这里，我们将使用交叉熵损失函数以及Adam优化器来进行训练。


criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for batch_idx, (text, label) in enumerate(train_loader):
        text, label = text.to(device), label.to(device)

        optimizer.zero_grad()
        output = model(text)
        loss = criterion(output, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch_idx % 10 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(