完美解决torchtext方法bug问题：AttributeError: module ‘torchtext.data‘ has no attribute ‘Field‘_module 'torchtext.data' has no attribute 'field

一、介绍TorchText

TorchText是一个用于自然语言处理（NLP）任务的PyTorch库，它旨在简化文本数据的预处理和加载，以便于构建和训练NLP模型。TorchText提供了一组强大的工具，使研究人员和开发人员能够更容易地处理文本数据并构建NLP模型。以下是TorchText的一些主要特点和功能：

1. 文本数据的处理：

数据加载： TorchText允许用户轻松加载文本数据集，例如语料库、CSV文件或自定义数据集，同时提供可配置的数据加载接口。
分词： 提供分词工具，可以将文本拆分为单词或子词，以便模型处理。
构建词汇表： TorchText支持自动构建词汇表，并将文本数据映射到整数标识符。
2. 数据集处理：

批处理和填充： TorchText可以帮助用户将文本数据划分为批次，并在批次中自动进行填充，以适应不同长度的序列数据。
数据拆分： 支持将数据集分成训练集、验证集和测试集，以进行模型训练和评估。
3. 预训练词向量：

TorchText允许用户使用预训练的词向量（如Word2Vec、GloVe或FastText）来初始化模型中的嵌入层，以提高模型性能。
4. 自定义数据处理：

用户可以定义自己的数据处理流程，以适应特定的NLP任务和数据格式。
可以自定义数据字段、数据转换和批处理操作。
5. 整合PyTorch：

TorchText紧密集成了PyTorch，使用户能够轻松构建NLP模型，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer等。
6. 支持多种NLP任务：

TorchText支持各种NLP任务，包括文本分类、序列标注、机器翻译、文本生成等。
7. 社区支持和示例：

由于TorchText是一个广泛使用的工具，因此拥有活跃的社区支持和大量示例代码，可以帮助用户更好地使用它来解决NLP问题。

二、解决bug:AttributeError: module ‘torchtext.data’ has no attribute ‘Field’

官方在0.9.0版本中将Field 等函数放进了legacy中，在最新版的0.12.0中移除了这个文件夹.
https://github.com/pytorch/text/issues/2183
例如：

安装版本对应：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchtext==0.9.0  torch=1.8.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchtext==0.9.1  torch=1.8.1
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参考文献

https://zhuanlan.zhihu.com/p/485686510
https://github.com/pytorch/text/releases
https://stackoverflow.com/questions/66516388/attributeerror-module-torchtext-data-has-no-attribute-field