TRANSMER模型用于预测的代码
时间: 2023-09-15 09:05:42 浏览: 66
### 回答1:
TRANSMER模型是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型,常常用于文本分类、文本生成、机器翻译等任务。下面是一个简单的用Python语言实现的TRANSMER模型的代码框架:
```
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
class TRANSMER(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(TRANSMER, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_size, nhead=8)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=6)
self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, inputs):
embedded = self.embedding(inputs)
embedded = embedded.permute(1, 0, 2)
outputs = self.encoder(embedded)
outputs = outputs.permute(1, 0, 2)
logits = self.decoder(outputs[-1])
return logits
```
这个代码实现了一个基本的TRANSMER模型,包括了输入层、嵌入层、编码层、解码层以及输出层。在使用时,可以先根据具体的任务需求调整模型的参数,然后将训练数据和标签输入模型进行训练。
### 回答2:
TRANSMER模型是一种基于Transformer架构的预训练模型,主要用于自然语言处理任务,如文本分类、文本生成等。下面是一个示例代码,用于使用TRANSMER模型进行文本分类预测:
```python
import torch
from transformers import TransmerForSequenceClassification, TransmerTokenizer
# 加载TRANSMER模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-chinese' # 模型名称
tokenizer = TransmerTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TransmerForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# 输入文本预处理
text = '这是一个测试句子'
inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')
# 模型推理
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 获取预测结果
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
# 根据具体任务,根据predicted_class处理预测结果
# ...
print('文本分类预测结果:', predicted_class)
```
在代码中,首先使用`TransmerTokenizer.from_pretrained(model_name)`加载预训练的tokenizer,并使用`TransmerForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)`加载预训练的TRANSMER模型。
接着,将待预测的文本输入进行预处理,使用tokenizer将文本转换成模型可以处理的格式。这里设定了一些参数,如padding、truncation和max_length,以确保输入数据的格式合适。
然后,将处理后的输入数据传入模型以获取预测结果,返回的输出`outputs`包含了模型的logits,其中logits是一个概率向量,表示文本属于不同类别的预测置信度。
最后,使用`torch.argmax(logits, dim=1).item()`获取预测的类别标签,可以根据具体任务的需要对预测结果进行后续处理。
需要注意的是,示例代码中的模型为中文预训练模型'bert-base-chinese',实际上可以根据需求选择其他不同规模的预训练模型,也可以通过更换模型名称进行参数配置。