pytorch文本分类完整代码

你可以通过下面的步骤来获取一个完整的PyTorch文本分类代码：

1. 首先，你需要安装项目所依赖的Python包。根据提供的引用，你可以使用pip安装对应版本的依赖包。运行以下命令进行安装：

   pip install numpy==1.16.3 matplotlib==3.1.0 Pillow==6.0.0 easydict==1.9 opencv-contrib-python==4.5.2.52 opencv-python==4.5.1.48 pandas==1.1.5 PyYAML==5.3.1 scikit-image==0.17.2 scikit-learn==0.24.0 scipy==1.5.4 seaborn==0.11.2 tensorboard==2.5.0 tensorboardX==2.1 torch==1.7.1 cu110 torchvision==0.8.2 cu110 tqdm==4.55.1 xmltodict==0.12.0 basetrainer pybaseutils==0.6.9 jieba==0.42.1 gensim==4.2.0

2. 接下来，你需要准备训练和测试文本数据。根据引用，你可以从GitHub上获取今日头条中文新闻分类数据集。

3. 如果你想使用自定义的文本数据集进行训练，你需要将相同类别的数据放在同一个目录下，并填写好对应的数据路径。

4. 在准备好数据后，你可以开始训练模型。根据引用，你可以通过运行以下命令开始训练：

   python train.py -c configs/config.yaml

如果你想在THUCNews数据集上训练TextCNN文本分类模型，你可以运行以下命令：

   python train.py -c configs/config_textfolder.yaml

正确情况下，你将能够获得99%的文本分类准确率。这个训练代码非常简单易操作，只需要填写好数据路径即可开始训练。