def build_predict_text(self, text): token = self.config.tokenizer.tokenize(text) token = ['[CLS]'] + token seq_len = len(token) mask = [] token_ids = self.config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) pad_size = self.config.pad_size if pad_size: if len(token) < pad_size: mask = [1] * len(token_ids) + ([0] * (pad_size - len(token))) token_ids += ([0] * (pad_size - len(token))) else: mask = [1] * pad_size token_ids = token_ids[:pad_size] seq_len = pad_size ids = torch.LongTensor([token_ids]) seq_len = torch.LongTensor([seq_len]) mask = torch.LongTensor([mask]) return ids, seq_len, mask

这段代码定义了一个名为 `build_predict_text` 的函数，该函数的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型输入的格式。具体来说，该函数首先使用 BERT 模型配置对象中的 tokenizer 对输入文本进行分词，并在分词结果的开头添加 `[CLS]` 标记。然后，函数会根据模型配置对象中的 `pad_size` 参数来对分词后的结果进行填充，以保证每个输入样本的长度一致。

接下来，函数会将分词后的结果转换为对应的 token id，并使用 `torch.LongTensor` 将其转换为张量数据类型。此外，函数还会将输入样本的长度和填充掩码也转换为张量数据类型，并一同返回。

总体来说，这段代码的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型的输入格式，以便于后续对该文本进行预测。

相关问题

def RFR_predict_price_new(self): r2=RFR_predict_price() _translate = QtCore.QCoreApplication.translate self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "R方值"+str(r2)))

您的第一个问题是关于代码中的错误，缺少字符串连接符。正确的语句应该是：

def RFR_predict_price_new(self):
r2 = RFR_predict_price()
_translate = QtCore.QCoreApplication.translate
self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "R方值 " + str(r2)))

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

下面是改写后的代码，将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上：

train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict

test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict

# 绘制训练集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)]))
plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)])
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.show()

# 绘制测试集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]))
plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Test Set')
plt.show()