在前一篇文章中，我们展示了如何使用TorchText和RNN进行新闻分类。在这篇文章中，我们将改进之前的模型，通过使用预训练词嵌入、优化器的更改、正交初始化以及打包填充序列的技巧，提升模型的学习效率和效果。1.改进方向提高模型学习效果：使用预训练词嵌入：使用Fast

之前导入torchtext的时候出现报错信息“nomodulenamedtorchtext”，通过上网搜索加上自己摸索发现torchtext版本要与自己的pytorch版本对应网上给出的版本对应如下图但是没有最新的版本对应（目前是2024年9月份，pytorch版本已经到了2.2.*）接下来给出教程首先自己确定一下自己pyt

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build_vocab_from_iterator的参数介绍以及使用因为使用的时候不知道specials参数是什么意思，网上也没找到一个比较好的解释，所以记录一下这个函数的作用是从一个可迭代对

报错截图'torchtext.data'hasnoattribute'Iterator'解决方法将fromtorchtext.dataimportIterator改成：fromtorchtext.legacy.dataimportIterator参

Pytorch与torchtext的版本对应关系安装Pytorch和torchtext我的cuda版本为11.1，因此用以下命令安装：pipinstalltorch==1.9.0+cu111torchvision==0.10.0+cu111torchau

由于本人未接触过也并未打算从事图像相关工作，所以只介绍了torchtext生态。有关torchvision和PytorchViseo只是了解了一下并未进行笔记输出。torchtext简介torch