使用PyTorch进行文本分类教程 📚
欢迎来到文本分类实战指南！本教程将带您从零构建一个基于PyTorch的文本分类模型，适合初学者和进阶开发者。以下是关键步骤：
1. 环境准备 🛠️
- 安装PyTorch：
pip install torch - 安装Transformers库：
pip install transformers - 确保GPU可用（如需加速训练）：
2. 数据加载 📁
- 使用公开数据集（如IMDB或AG News）
- 数据预处理示例：
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('imdb') - 数据增强技巧：
3. 模型构建 🧠
- 选择预训练模型（如BERT、RoBERTa）
- 自定义分类头层：
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) - 模型结构可视化：
4. 训练与验证 🔄
- 设置训练参数：
training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16 ) - 使用Trainer API简化流程
5. 模型评估 📈
- 计算准确率、F1分数等指标
- 可视化混淆矩阵：
- 部署优化建议：