如何在Ubuntu上使用PyTorch进行自然语言处理 - 问答

在Ubuntu上使用PyTorch进行自然语言处理可按以下步骤操作：

1. 环境准备

安装Python和PyTorch：

sudo apt update  
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv  
python3 -m venv pytorch_env  
source pytorch_env/bin/activate  
pip install torch torchvision torchaudio  # CPU版本  
# 若需GPU支持，使用对应CUDA版本的pip命令（参考）

验证安装：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

2. 数据预处理

分词与词表构建：
使用torchtext或transformers库处理文本，例如：

from torchtext.data.utils import get_tokenizer  
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator  

tokenizer = get_tokenizer('spacy', language='en_core_web_sm')  # 需安装spacy和英文模型  
train_iter, _ = torchtext.datasets.IMDB(split=('train',))  
vocab = build_vocab_from_iterator((tokenizer(text) for text, _ in train_iter), specials=['<unk>'])  
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])

（参考）

3. 构建模型

基础模型示例（LSTM文本分类）：

import torch.nn as nn  

class TextClassifier(nn.Module):  
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes):  
        super().__init__()  
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)  
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)  
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)  

    def forward(self, x):  
        x = self.embedding(x)  
        _, (hidden, _) = self.lstm(x)  
        return self.fc(hidden.squeeze(0))  

model = TextClassifier(len(vocab), 100, 256, 2)  # 二分类示例

（参考）

4. 训练与评估

训练流程：

import torch.optim as optim  
from torch.utils.data import DataLoader  

# 假设已定义collate_batch函数处理批次数据  
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, collate_fn=collate_batch)  
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  

for epoch in range(5):  
    model.train()  
    for texts, labels in train_loader:  
        optimizer.zero_grad()  
        outputs = model(texts)  
        loss = criterion(outputs, labels)  
        loss.backward()  
        optimizer.step()

评估流程：

model.eval()  
correct, total = 0, 0  
with torch.no_grad():  
    for texts, labels in test_loader:  
        outputs = model(texts)  
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)  
        correct += (predicted == labels).sum().item()  
accuracy = correct / total  
print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")

（参考）

5. 高级功能（可选）

使用预训练模型：
通过transformers库加载BERT等模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')  
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

（参考）

GPU加速：
将模型和数据转移至GPU：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  
model.to(device)  
inputs = inputs.to(device)

（参考）

关键库说明

torchtext：处理文本数据、构建词表、批次处理。
transformers：提供预训练模型（如BERT、GPT）和分词器。
torch.nn：定义模型结构（如LSTM、Embedding层）。

通过以上步骤，可在Ubuntu上完成PyTorch的自然语言处理任务，从基础模型到预训练模型均可灵活实现。

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