基于MindSpore通过GPT实现情感分类
这个实现情感分类意思就是通过一些电影的数据最后知道他对于这个电影的评价，最后知道他对于这个电影的评价到底是好还是不好，零就是不好，一就是好。首先我们肯定是按安装这些依赖包了
为了今天这个模型我们当然要拿到电影的数据那么imdb这个数据集就是拥有很多电影的评价的数据。也有关于这段评价的好还是坏的标签
我发现课程里面的训练代码这个类张代码一这段代码有点问题。所以我就改成了如下的代码大家就可以运行成功否则的话大家就会得到一个错误 
初步预览一下这个训练集里面的数据大概是什么样子，就发现它有两列。分别是用红色圈圈出来的地方。
模型训练的数据是需要后面这个线索画出来的数据的。所以需要进行一些转换。
那么在训练之前仍然要把训练的数据按照七三分开。
数据会经过处理器把它处理成模型，能够读得懂的数据，也就是数字。
best_model_cb = BestModelCallback(save_path=‘checkpoint’, ckpt_name=‘gpt_imdb_finetune_best’, auto_load=True)
auto_load这个就是意思是在模型训练中断的时候能够自动恢复。或者是你下一次要再去在这个基础之上训练的时候，你就可以让它自动选择最好的模型。
模型的训练目标数据是数据集里面的这个标签所指向的数据，这个标签也是通过模型的预处理器处理集的预处理器处理出来的一个中间数据。
evaluate下模型
训练完了，就从test数据集测下
