model = model.to("cuda:0") # 从测试集中挑选4个样本 test_examples = dev_dataset["document"][:4] inputs = tokenizer( test_examples, padding="max_length", truncation=True, max_length=max_input_length, return_tensors="pt", )这是什么意思

时间: 2024-02-23 12:56:47 浏览: 38
这段代码是为了在GPU上运行模型,同时用测试集中的前4个样本进行推理测试。其中,"model = model.to("cuda:0")" 是将模型转移到GPU设备上,以便在GPU上运行;"test_examples = dev_dataset["document"][:4]" 是从测试集中获取前4个样本;而 "inputs = tokenizer(test_examples, padding="max_length", truncation=True, max_length=max_input_length, return_tensors="pt")" 则是使用tokenizer将样本进行处理,使其符合模型输入的格式要求,其中包括对样本进行padding、截断、转换为PyTorch张量等操作。最终,我们可以使用这些处理后的样本输入到模型中进行推理。
相关问题

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

好的,你可以将最佳权重保存路径添加到代码中,如下所示: ```python import numpy as np import tensorflow as tf import os # 加载数据集 with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read() # 构建词典 vocab = sorted(set(data)) char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)} idx2char = np.array(vocab) # 将文本数据转换为数字 text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data]) # 定义训练数据和标签 seq_length = 100 examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1) char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True) def split_input_target(chunk): input_text = chunk[:-1] target_text = chunk[1:] return input_text, target_text dataset = sequences.map(split_input_target) BATCH_SIZE = 128 BUFFER_SIZE = 10000 dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True) # 构建模型 vocab_size = len(vocab) embedding_dim = 256 rnn_units = 1024 def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, batch_input_shape=[batch_size, None]), tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequences=True, stateful=True, recurrent_initializer='glorot_uniform'), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model model = build_model( vocab_size=len(vocab), embedding_dim=embedding_dim, rnn_units=rnn_units, batch_size=BATCH_SIZE) # 定义损失函数 def loss(labels, logits): return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=loss) # 定义检查点 checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}") checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_prefix, save_weights_only=True) # 定义最佳权重检查点 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5' best_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(BEST_MODEL_PATH, monitor='val_loss', save_best_only=True, mode='min', save_weights_only=True) # 训练模型 EPOCHS = 50 history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, best_checkpoint]) # 生成诗歌 def generate_text(model, start_string): num_generate = 100 input_eval = [char2idx[s] for s in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) text_generated = [] temperature = 1.0 model.reset_states() for i in range(num_generate): predictions = model(input_eval) predictions = tf.squeeze(predictions, 0) predictions = predictions / temperature predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy() input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0) text_generated.append(idx2char[predicted_id]) return (start_string + ''.join(text_generated)) # 加载检查点 model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1) model.load_weights(BEST_MODEL_PATH) model.build(tf.TensorShape([1, None])) # 生成一首诗 print(generate_text(model, start_string=u"山中")) ``` 现在,模型将保存最佳的权重到文件 `best_model.h5`。

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels))

This code creates a TensorFlow dataset from the test images and test labels. The images and labels are passed as arguments to the `from_tensor_slices` method, which slices the input tensors along the first dimension to create a dataset of individual examples. The resulting dataset can be used for testing a machine learning model.

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# proxychains.conf VER 3.1 # # HTTP, SOCKS4, SOCKS5 tunneling proxifier with DNS. # # The option below identifies how the ProxyList is treated. # only one option should be uncommented at time, # otherwise the last appearing option will be accepted # #dynamic_chain # # Dynamic - Each connection will be done via chained proxies # all proxies chained in the order as they appear in the list # at least one proxy must be online to play in chain # (dead proxies are skipped) # otherwise EINTR is returned to the app # strict_chain # # Strict - Each connection will be done via chained proxies # all proxies chained in the order as they appear in the list # all proxies must be online to play in chain # otherwise EINTR is returned to the app # #random_chain # # Random - Each connection will be done via random proxy # (or proxy chain, see chain_len) from the list. # this option is good to test your IDS :) # Make sense only if random_chain #chain_len = 2 # Quiet mode (no output from library) #quiet_mode # Proxy DNS requests - no leak for DNS data proxy_dns # Some timeouts in milliseconds tcp_read_time_out 15000 tcp_connect_time_out 8000 # ProxyList format # type host port [user pass] # (values separated by 'tab' or 'blank') # # # Examples: # # socks5 192.168.67.78 1080 lamer secret # http 192.168.89.3 8080 justu hidden # socks4 192.168.1.49 1080 # http 192.168.39.93 8080 # # # proxy types: http, socks4, socks5 # ( auth types supported: "basic"-http "user/pass"-socks ) # [ProxyList] # add proxy here ... # meanwile # defaults set to "tor" socks5 192.168.23.15 10808 dns_server = 8.8.8.8

# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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