帮我重新润色下面这段文章：本文将详细介绍如何使用PyTorch以及Transformers库进行中文文本分类的预训练。这里采用THUCNews数据集进行实验，该数据集包含74个类别、中英文共计7万条新闻文本。

首先，我们需要准备数据集。THUCNews数据集可以从清华大学计算机科学与技术系官网下载（http://thuctc.thunlp.org/message）。经过处理后，每条新闻文本被转换为一个长度为300的向量，每个维度代表一个字的词向量。

接下来，我们使用Transformers库中的BertForSequenceClassification模型进行预训练。该模型使用BERT模型的预训练结果，添加了一个分类器层用于文本分类任务。在预训练过程中，我们采用AdamW优化器和学习率为2e-5的学习率调度器。完整的预训练代码如下所示：

```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn as nn
import torch


tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=74)

optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.9)

loss_function = nn.CrossEntropyLoss()

train_dataset = MyDataset(train_data)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for batch in train_dataloader:
        inputs, labels = batch
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], token_type_ids=inputs['token_type_ids'])
        loss = loss_function(outputs[0], labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step()
```

预训练完成后，我们可以使用训练好的模型进行分类任务。具体来说，我们可以使用BertTokenizer将输入文本转化成模型可以识别的格式，然后使用模型的`forward`方法进行预测，最后选择预测概率最高的类别作为分类结果。代码如下：

```python
with torch.no_grad():
    model.eval()
    for text in test_texts:
        inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=max_length, pad_to_max_length=True, return_tensors='pt')
        outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], token_type_ids=inputs['token_type_ids'])
        logits = outputs[0]
        probs = nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
        pred_label = torch.argmax(probs, dim=-1)
        print(text, '->', label_map[pred_label])
```

以上就是使用PyTorch和Transformers库进行中文文本分类预训练的完整流程。
本文介绍如何使用PyTorch和Transformers库预训练中文文本分类模型。我们使用THUCNews数据集进行实验，该数据集包含74个类别、中英文共计7万条新闻文本。首先，我们从清华大学计算机科学与技术系官网下载并处理数据集，将每条新闻文本转换为一个长度为300的向量，每个维度代表一个字的词向量。接着，我们使用Transformers库中的BertForSequenceClassification模型进行预训练，采用AdamW优化器和学习率为2e-5的学习率调度器。预训练完成后，我们使用训练好的模型进行分类任务，具体来说，使用BertTokenizer将输入文本转化成模型可以识别的格式，然后使用模型的`forward`方法进行预测，最后选择预测概率最高的类别作为分类结果。