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TorchMoji使用教程/环境配置（2024）

TorchMoji简介

这是一个基于pytorch库，用于将文本分类成不同的多种emoji表情的库，适用于文本的情感分析

配置流程

1. 从Anaconda官网根据提示安装conda

2. git拉取TorchMoji

   git clone https://github.com/huggingface/torchMoji.git
   

3. 通过conda创建python2.7/python3.5虚拟环境（博主使用的是python2.7，因为python2的兼容性问题需要改两个小bug，如果使用3.5或许无需改bug）

   conda create -n myenv python=2.7
   

4. 在虚拟环境中下载pytorch0.2，参考conda 低版本环境的安装pytorch0.2 python2.7

   pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
   

5. 手动安装TorchMoil所需的其他所有环境

   pip install scipy==1.2.3
   pip install numpy==1.16.6 emoji==0.4.5
   pip install builtins # python 2.7不支持，见bug1
   pip install scikit-learn
   pip install text_unidecode
   

6. 下载预训练的模型(bug 1)

   python scripts/download_weights.py
   

7. 运行测试命令(bug 2)

   python examples/text_emojize.py --text "I love mom's cooking\!"
   

运行结果：

bug记录

以下记录了两个python 2.7环境中遇到的bug，请确定你也遇到了同样的问题时再进行相同的更正

bug 1

出现原因：python2 不支持builtins包

更正：对于scripts/download_weights.py

注释掉

from builtins import input

将

choice = builtins.input().lower()

改为

choice = raw_input().lower().lower()

bug 2

出现原因：python2 不支持自动解析utf-8

更正：对于examples/text_emojize.py

将

tokenized, _, _ = st.tokenize_sentences([args.text])

改为

tokenized, _, _ = st.tokenize_sentences([args.text.decode('utf-8')])