现在怎么用torchtext定义数据集

你可以使用以下代码来定义数据集：

import torchtext

# 定义字段
text_field = torchtext.data.Field(sequential=True, tokenize='spacy')
label_field = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)

# 加载数据集
train_data, test_data = torchtext.datasets.IMDB.splits(text_field, label_field)

# 构建词汇表
text_field.build_vocab(train_data, max_size=10000)

# 创建迭代器
train_iter, test_iter = torchtext.data.BucketIterator.splits(
(train_data, test_data),
batch_sizes=(32, 32),
device='cuda')

这里我们使用了torchtext库来定义数据集，首先定义了两个字段，一个是文本字段，一个是标签字段。然后使用IMDB数据集来加载数据，构建词汇表，最后创建迭代器来迭代数据集。