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第六节实践任务-新闻主题分类AG_NEWS数据集是一个包含了100多万篇文章的集合。学术社区为了数据挖掘、信息检索、数据压缩等方面的学术研究整理了这个数据集。AG_NEWS数据集有4个标签，即模型中的数据分类数量为4，这4个标签为：World、Sports、Business和Sci/Tec。Torchtext库提供了一些原始数据迭代器，这些迭代器可以查看原始的字符串数据。例如，AG_NEWS数据集迭代器可以生成包含文本和标签的元组。实践1数据处理
实践任务-新闻主题分类因为原始的AG_NEWS没有测试数据集，我们将数据集拆分为训练集和测试集，其中训练集占比为95%，测试集占5%。这里使用PyTorch核心库中torch.utils.data.dataset.random_split来拆分数据。CrossEntropyLoss在一个类中结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss，当想训练一个有多个类别的分类模型的时候非常实用。SGD作为优化器实现了随机梯度下降。初始的学习率为5，使用StepLR在学习的过程中调整学习率。实践3模型训练
