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《自然語(yǔ)言處理技術(shù)》圖122所示。圖STYLEREF1\s1SEQ圖\*ARABIC\s122下載對(duì)應(yīng)的cuDNN安裝包⑥cuDNN下載好以后,將所得的文件進(jìn)行解壓,然后將文件復(fù)制到CUDA的安裝目錄下,通常在路徑C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\版本號(hào)下,若有文件,則覆蓋原有文件即可。安裝完CUDA和cuDNN后,可以進(jìn)行PyTorch的安裝,基本步驟如下。①進(jìn)入PyTorch官網(wǎng),找到官網(wǎng)中的“PreviousversionsofPyTorch”按鈕,如REF_Ref136265533\h圖123所示,并單擊進(jìn)入歷史版本下載界面,找到與CUDA版本對(duì)應(yīng)的PyTorch安裝命令,本項(xiàng)目將安裝1.4.0版本的PyTorch,如REF_Ref136252917\h圖124所示。圖STYLEREF1\s1SEQ圖\*ARABIC\s123查看PyTorch歷史版本圖STYLEREF1\s1SEQ圖\*ARABIC\s124查看1.4.0版本的PyTorch②復(fù)制REF_Ref136252917\h圖124紅色框中的代碼,即LinuxandWindows下的代碼,在開(kāi)始菜單欄下,打開(kāi)“AnacondaPrompt”,并將復(fù)制后的代碼進(jìn)行粘貼后運(yùn)行,即可成功安裝PyTorch。在所有庫(kù)安裝完成后,打開(kāi)“AnacondaPrompt”,輸入“condalist”命令,即可查看所有已經(jīng)安裝的庫(kù),其中,包含Anaconda自帶的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù),如REF_Ref136037409\h圖125所示,可以清晰查看到本項(xiàng)目安裝后的PyPDF2和pyhanlp庫(kù)。圖STYLEREF1\s1SEQ圖\*ARABIC\s125查看所有已經(jīng)安裝的庫(kù)下載數(shù)據(jù)集在進(jìn)行NLP任務(wù)時(shí),需要使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)集,如自然語(yǔ)言處理語(yǔ)料庫(kù)(NLTK數(shù)據(jù)集)stopwords、wordnet等。打開(kāi)Python解釋器,輸入、運(yùn)行如REF_Ref136037454\h代碼11所示的代碼,下載NLTK數(shù)據(jù)集。代碼STYLEREF1\s1SEQ代碼\*ARABIC\s11下載NLTK數(shù)據(jù)集#下載NLTK所需的語(yǔ)料庫(kù)(包括分詞器、停用詞、詞性標(biāo)注器和WordNet等)importnltknltk.download('punkt')nltk.download('stopwords')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')nltk.download('wordnet')測(cè)試環(huán)境配置是否成功打開(kāi)Python解釋器,輸入、運(yùn)行如REF_Ref136037476\h代碼12所示的測(cè)試代碼,測(cè)試環(huán)境配置是否成功。代碼STYLEREF1\s1SEQ代碼\*ARABIC\s12測(cè)試環(huán)境配置是否成功#定義一個(gè)文本字符串,對(duì)其進(jìn)行分詞,得到tokenstext="Hello,world!ThisisasampletextforNLPanalysis."tokens=nltk.word_tokenize(text)print(tokens)#從NLTK庫(kù)中獲取英語(yǔ)停用詞集,過(guò)濾掉tokens中的停用詞,得到filtered_tokensstop_words=set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))filtered_tokens=[tokenfortokenintokensiftoken.lower()notinstop_words]print(filtered_tokens)#對(duì)tokens進(jìn)行詞性標(biāo)注,得到pos_tagspos_tags=nltk.pos_tag(tokens)print(pos_tags)運(yùn)行REF_Ref136037476\h代碼12,輸出測(cè)試結(jié)果如下,表明環(huán)境配置成功。['Hello',',','world','!','This','is','a','sample','text','for','NLP','analysis','.']['Hello',',','world','!','sample','text','NLP','analysis','.'][('Hello','NNP'),(',',','),('world','NN'),('!','.'),('This','DT'),('is','VBZ'),('a','DT'),('sample','JJ'),('text','NN'),('for','IN'),('NLP','NNP'),('analysis
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