这篇文章主要讲解了“torchtext的用法介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“torchtext的用法介绍”吧！
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Field :主要包含以下数据预处理的配置信息，比如指定分词方法，是否转成小写，起始字符，结束字符，补全字符以及词典等等
Dataset :继承自pytorch的Dataset，用于加载数据，提供了TabularDataset可以指点路径，格式，Field信息就可以方便的完成数据加载。同时torchtext还提供预先构建的常用数据集的Dataset对象，可以直接加载使用，splits方法可以同时加载训练集，验证集和测试集。
Iterator : 主要是数据输出的模型的迭代器，可以支持batch定制。
Field 包含一写文本处理的通用参数的设置，同时还包含一个词典对象，可以把文本数据表示成数字类型，进而可以把文本表示成需要的tensor类型
以下是Field对象包含的参数：
sequential: 是否把数据表示成序列，如果是False, 不能使用分词 默认值: True.
use_vocab: 是否使用词典对象. 如果是False 数据的类型必须已经是数值类型. 默认值: True.
init_token: 每一条数据的起始字符 默认值: None.
eos_token: 每条数据的结尾字符 默认值: None.
fix_length: 修改每条数据的长度为该值，不够的用pad_token补全. 默认值: None.
tensor_type: 把数据转换成的tensor类型 默认值: torch.LongTensor.
preprocessing:在分词之后和数值化之前使用的管道 默认值: None.
postprocessing: 数值化之后和转化成tensor之前使用的管道默认值: None.
lower: 是否把数据转化为小写 默认值: False.
tokenize: 分词函数. 默认值: str.split.
include_lengths: 是否返回一个已经补全的最小batch的元组和和一个包含每条数据长度的列表 . 默认值: False.
batch_first: Whether to produce tensors with the batch dimension first. 默认值: False.
pad_token: 用于补全的字符. 默认值: "
unk_token: 不存在词典里的字符. 默认值: "
pad_first: 是否补全第一个字符. 默认值: False.
重要的几个方法：
pad(minibatch): 在一个batch对齐每条数据
build_vocab(): 建立词典
numericalize(): 把文本数据数值化，返回tensor
简单的栗子如下，建一个Field对象
TEXT = data.Field(tokenize=data.get_tokenizer('spacy'),
init_token='', eos_token='',lower=True) torchtext的Dataset是继承自pytorch的Dataset，提供了一个可以下载压缩数据并解压的方法（支持.zip, .gz, .tgz）
splits方法可以同时读取训练集，验证集，测试集
TabularDataset可以很方便的读取CSV, TSV, or JSON格式的文件，例子如下：
train, val, test = data.TabularDataset.splits(path='./data/', train='train.tsv',validation='val.tsv', test='test.tsv', format='tsv',fields=[('Text', TEXT), ('Label', LABEL)])加载数据后可以建立词典，建立词典的时候可以使用预训练的word vector
TEXT.build_vocab(train, vectors="glove.6B.100d")
Iterator是torchtext到模型的输出，它提供了我们对数据的一般处理方式，比如打乱，排序，等等，可以动态修改batch大小，这里也有splits方法 可以同时输出训练集，验证集，测试集
参数如下：
dataset: 加载的数据集
batch_size: Batch 大小.
batch_size_fn: 产生动态的batch大小 的函数
sort_key: 排序的key
train: 是否是一个训练集
repeat: 是否在不同epoch中重复迭代
shuffle: 是否打乱数据
sort: 是否对数据进行排序
sort_within_batch: batch内部是否排序
device: 建立batch的设备 -1:CPU ；0,1 ...：对应的GPU
使用方式如下：
train_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits((train, val, test), sort_key=lambda x: len(x.Text),batch_sizes=(32, 256, 256), device=-1)
torchtext提供常用文本数据集，并可以直接加载使用：
train,val,test = datasets.WikiText2.splits(text_field=TEXT)
现在包含的数据集包括：
Sentiment analysis: SST and IMDb
Question classification: TREC
Entailment: SNLI
Language modeling: WikiText-2
Machine translation: Multi30k, IWSLT, WMT14
完整例子如下，短短几行就把词典和数据batch做好了。
import spacyimport torchfrom torchtext import data, datasetsspacy_en = spacy.load('en')def tokenizer(text): # create a tokenizer functionreturn [tok.text for tok in spacy_en.tokenizer(text)]TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer, lower=True, fix_length=150)LABEL = data.Field(sequential=False, use_vocab=False)train, val, test = data.TabularDataset.splits(path='./data/', train='train.tsv',validation='val.tsv', test='test.tsv', format='tsv',fields=[('Text', TEXT), ('Label', LABEL)])TEXT.build_vocab(train, vectors="glove.6B.100d")train_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits((train, val, test), sort_key=lambda x: len(x.Text),batch_sizes=(32, 256, 256), device=-1)vocab = TEXT.vocab感谢各位的阅读，以上就是“torchtext的用法介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对torchtext的用法介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
