Name: model, dtype: int64如何隐藏

您可以使用以下代码隐藏数据类型信息：

model = pd.Series([1, 2, 3], name="model")
model = model.astype(str)

这将把数据类型从整数转换为字符串，并且类型信息将不再显示。

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def infer(model, text): model.eval() # 数据处理 encoded_inputs = tokenizer(text, max_seq_len=max_seq_len) # 构造输入模型的数据 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_inputs["input_ids"]) input_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["input_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) token_type_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["token_type_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) # 模型预测 logits = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) # 解析标签 pred_labels = logits.argmax(axis=-1).numpy().tolist()[0] entities = metric.get_entities(pred_labels) infer_list = [] for entity in entities: ent_name, start, end = entity infer_list.append("".join(tokens[start: end+1])) print("label: ", infer_list) text = "佳丽海鲜酒楼宝福店，地址湖滨南路819号宝福大厦34楼，经典老店，位于莲板十字路口处，近外图！" infer(model, text)

这段代码是一个使用 PaddlePaddle 框架实现的文本分类模型推断代码。具体来说，它接受一个模型和一个文本作为输入，在对文本进行处理后，使用模型进行预测，并输出预测结果。其中，模型的输入经过 tokenizer 处理转化为数字 id，然后输入模型进行预测。最后，根据预测结果解析标签，输出匹配到的实体列表。这段代码的功能是对给定的文本进行实体识别，即从文本中识别出具有特定含义的实体。

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, 2.0 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 532, in __truediv__ "please use // instead".format(type(other).__name__)) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Dimension' and 'int', please use // instead

这个错误是因为在tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model这一行代码中，使用了 "/" 运算符，但是这个运算符对于类型为 Dimension 的对象来说是不支持的。可以将 "/" 替换成 "//" 运算符，这样就可以避免这个错误。具体来说，将代码修改为：

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, 2.0 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32) // d_model)