torch加载imdb

要加载IMDb数据集，可以使用PyTorch内置的torchtext库。下面是一个简单的代码示例：

import torch
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

# 加载IMDb数据集
train_dataset, test_dataset = IMDB()

# 定义分词器和词汇表
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_dataset), specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])

# 打印词汇表大小
print('Vocab size:', len(vocab))

在这个例子中，我们首先使用`IMDB()`函数加载IMDb数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个基本英语分词器和一个词汇表，用于将文本数据转换为数字数据。最后，我们打印了词汇表的大小。

相关问题

pytorch加载imdb数据集

在 PyTorch 中，可以通过 torchtext 库来方便地加载 IMDB 数据集。以下是加载 IMDB 数据集的示例代码：

import torchtext
from torchtext.datasets import IMDB

# 定义字段
TEXT = torchtext.data.Field(lower=True, batch_first=True, fix_length=500)
LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False)

# 加载数据集
train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL)

# 构建词汇表
TEXT.build_vocab(train_data, vectors=torchtext.vocab.GloVe(name='6B', dim=100))
LABEL.build_vocab(train_data)

# 构建迭代器
train_iter, test_iter = torchtext.data.BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data), batch_size=32, device=torch.device('cuda'), shuffle=True)

在以上代码中，首先定义了两个字段 `TEXT` 和 `LABEL`，分别用于表示文本和标签。然后使用 `IMDB.splits` 方法加载数据集，并使用 `build_vocab` 方法构建词汇表。最后，使用 `BucketIterator` 构建迭代器，用于迭代数据集中的每个 batch。

用python基于神经网络torch的IMDB数据集文本分类

首先需要安装需要的库：

pip install torch
pip install torchtext

然后可以使用以下代码实现IMDB数据集的文本分类：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator
from torchtext.vocab import GloVe

# 设置随机种子
seed = 1234
torch.manual_seed(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True

# 定义Field
TEXT = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm')
LABEL = LabelField(dtype=torch.float)

# 加载IMDB数据集
train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL)

# 构建词表
TEXT.build_vocab(train_data, vectors=GloVe(name='6B', dim=300))
LABEL.build_vocab(train_data)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, dropout):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.fc1 = nn.Linear(embedding_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        embedded = embedded.mean(dim=0)
        hidden = self.dropout(torch.relu(self.fc1(embedded)))
        output = self.fc2(hidden)
        return output

# 定义超参数
BATCH_SIZE = 64
EMBEDDING_DIM = 300
HIDDEN_DIM = 256
OUTPUT_DIM = 1
DROPOUT = 0.5
N_EPOCHS = 10

# 定义模型、优化器和损失函数
model = Net(len(TEXT.vocab), EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM, DROPOUT)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 将模型和数据集迁移到GPU上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)
train_data, test_data = train_data.to(device), test_data.to(device)
TEXT.vocab.vectors = TEXT.vocab.vectors.to(device)

# 定义训练和测试函数
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0
    model.train()

    for batch in iterator:
        optimizer.zero_grad()
        text, label = batch.text, batch.label
        predictions = model(text).squeeze(1)
        loss = criterion(predictions, label)
        acc = binary_accuracy(predictions, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        epoch_loss += loss.item()
        epoch_acc += acc.item()

    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)

def evaluate(model, iterator, criterion):
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0
    model.eval()

    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            text, label = batch.text, batch.label
            predictions = model(text).squeeze(1)
            loss = criterion(predictions, label)
            acc = binary_accuracy(predictions, label)
            epoch_loss += loss.item()
            epoch_acc += acc.item()

    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)

def binary_accuracy(predictions, label):
    rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(predictions))
    correct = (rounded_preds == label).float()
    acc = correct.sum() / len(correct)
    return acc

# 定义主函数
def main():
    train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits((train_data, test_data), batch_size=BATCH_SIZE, device=device)
    best_valid_loss = float('inf')

    for epoch in range(N_EPOCHS):
        train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
        valid_loss, valid_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion)

        if valid_loss < best_valid_loss:
            best_valid_loss = valid_loss
            torch.save(model.state_dict(), 'imdb-model.pt')

        print(f'Epoch: {epoch+1:02}')
        print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}%')
        print(f'\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} |  Val. Acc: {valid_acc*100:.2f}%')

    # 加载最佳模型并测试
    model.load_state_dict(torch.load('imdb-model.pt'))
    test_loss, test_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion)
    print(f'Test Loss: {test_loss:.3f} | Test Acc: {test_acc*100:.2f}%')

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码中，我们使用了torchtext库中的IMDB数据集，并且使用了预训练的GloVe词向量作为初始的单词嵌入。模型结构采用了简单的全连接神经网络，并且在训练和测试过程中使用了Adam优化器和二元交叉熵损失函数。