Transformer如何读取imdb

Transformer模型可以通过使用torchtext库来读取IMDB数据集。下面是一个示例代码，展示了如何使用Transformer模型读取IMDB数据集：

import torch
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator

# 定义字段
TEXT = Field(sequential=True, lower=True, include_lengths=True, batch_first=True)
LABEL = LabelField(dtype=torch.float)

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

# 构建词汇表
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000, vectors="glove.6B.100d")
LABEL.build_vocab(train_data)

# 创建数据迭代器
train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data),
    batch_size=64,
    sort_within_batch=True,
    sort_key=lambda x: len(x.text),
    device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
)

# 打印示例数据
for batch in train_iterator:
    print(batch.text)
    print(batch.label)
    break

上述代码中，首先我们定义了两个字段：`TEXT`和`LABEL`，分别用于处理文本和标签数据。然后，我们使用`IMDB.splits()`函数下载和加载IMDB数据集。接下来，我们使用`build_vocab()`函数构建词汇表，并指定使用预训练的GloVe词向量。最后，我们使用`BucketIterator`创建训练和测试数据的迭代器，并打印了一个示例数据。