总览

介绍

在我的编程历程中，我总是求助于最先进的架构。现在得益于深度学习框架，比如说PyTorch，Keras和 TensorFlow，实现先进的架构已经变得更简单了。这些深度学习框架提供了一种实现复杂模型架构和算法的简单方式，不需要你掌握大量的专业知识和编程技能。总结来说，这是数据科学的金矿。

在本文中，我们将使用PyTorch框架，它以其快速的计算能力而闻名。因此，在本文中，我们将介绍解决文本分类问题的关键点。然后我们将在PyTorch框架实现我们的第一个文本分类器！

提示：在继续浏览前，我推荐先阅读这篇文章：

A Beginner-Friendly Guide to PyTorch and How it Works from Scratch：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/09/introduction-to-pytorch-from-scratch/?utm_source=blog&utm_medium=building-image-classification-models-cnn-pytorch

大纲

一、为什么用PyTorch来解决文本分类问题？

在我们深入专业概念前，我们先快速熟悉一下PyTorch这个框架。PyTorch的基本数据单元是Tensor，类似于python中的numpy数列。使用PyTorch的最重要的两个优点是：