1. 基础架构概述

PyTorch 通过灵活的张量操作和模块化设计，为NLP任务提供了强大支持。核心组件包括：

  • 📦 torch.nn 模块：构建神经网络的基础框架
  • 📜 torchtext 工具包：处理文本数据的实用工具
  • 🧠 Transformer 模型：自然语言处理的革命性架构

⚠️ 注意：所有代码示例均基于 PyTorch官方文档 的最新版本

2. 常见模型类型

2.1 Transformer 架构🤖

  • 自注意力机制（Self-Attention）
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）
  • 前馈神经网络层（Feed-Forward Layers）
Transformer_Model

2.2 RNN/LSTM/GRU 架构📜

  • 递归神经网络（Recurrent Neural Network）
  • 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）
  • 门控循环单元（Gated Recurrent Unit）

3. 实践建议💡

  1. 使用 torch.nn.Module 继承实现自定义模型
  2. 通过 nn.TransformerEncoder 快速构建编码器
  3. 参考 PyTorch NLP教程 了解数据预处理流程

4. 扩展阅读📚

Neural_Network_Structure