transformers模型对鸢尾花数据的分类
时间: 2024-05-02 12:21:12 浏览: 12
以下是使用transformers模型对鸢尾花数据进行分类的示例代码,使用的是预训练的BERT模型:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
# 加载预训练的BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=3)
# 加载鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
iris_data = iris_data.sample(frac=1).reset_index(drop=True) # 随机打乱数据
iris_text = iris_data['iris'].tolist()
iris_labels = iris_data['label'].tolist()
# 对数据进行处理,转换为模型可接受的格式
encoded_inputs = tokenizer(iris_text, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')
labels = torch.tensor(iris_labels)
# 将数据传入模型进行训练
outputs = model(**encoded_inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits
# 对测试数据进行预测
test_text = ['5.9,3.0,5.1,1.8', '6.9,3.1,4.9,1.5', '5.0,3.3,1.4,0.2']
encoded_test_inputs = tokenizer(test_text, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')
test_outputs = model(**encoded_test_inputs)
test_logits = test_outputs.logits
test_predictions = torch.argmax(test_logits, dim=-1)
print(test_predictions)
```
在这个示例中,我们将鸢尾花数据转换为模型可以接受的格式,并将其传入模型进行训练。然后,我们使用模型对一些测试数据进行预测,并输出预测结果。
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