Deep learning fastai库是否自动从标题推断文本和标签？

我有一个dataframe对象，它有两个字段，即文本和标签，我想做类似于ULMFit的文本分类

以下是具有以下特定用途的代码

data_lm = TextLMDataBunch.from_df(train_df = df_trn, valid_df = df_val, path = "")

# Language model learner object

data_clas = TextClasDataBunch.from_df(path = "", train_df = df_trn, valid_df = df_val, vocab=data_lm.train_ds.vocab, bs=32)

分类对象

learn = language_model_learner(data_lm, AWD_LSTM, drop_mult=0.5)

# learn language model object

learn.fit_one_cycle(10, 1e-2)

# Fit a language model

learn.save_encoder('good_ft_enc')

# save the encoder of the language model

learn = text_classifier_learner(data_clas,AWD_LSTM,drop_mult=0.7)

learn.load_encoder('good_ft_enc')

# classifier object with the loaded encoder

learn.fit_one_cycle(3, 1e-2)

# fit the classifier

以下是所遵循的一系列步骤，但我无法理解dataloader是否正确加载了我的文本和标签字段，因为我没有在函数参数中的任何位置提供它们。任何帮助都将不胜感激

API是最新fastai 1.0的基本构建块+

因此，无论是

TextLMDataBunch.from_-df

（或

textclasdabunch.from_-df

）代表您做几件事，包括定义火炬数据集、创建标签、将其拆分为训练/测试等

我强烈建议您仔细阅读数据块文档

API是最新fastai 1.0的基本构建块+

因此，无论是

TextLMDataBunch.from_-df

（或

textclasdabunch.from_-df

）代表您做几件事，包括定义火炬数据集、创建标签、将其拆分为训练/测试等

我强烈建议您仔细阅读数据块文档