def get_vector(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(inputs) return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].detach().numpy() def vectorize_question(question: str) -> torch.Tensor: ''' 向量转换函数 :param question: :return: ''' inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(inputs) question_vector = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) return question_vector 上面两种向量转换有区别吗

时间: 2023-06-12 14:07:13 浏览: 139

是的，这两种向量转换有区别。第一个函数`get_vector(text)`返回的是输入文本的最后一个隐藏状态的向量表示，即输出的是一个单一的向量。而第二个函数`vectorize_question(question)`返回的是输入文本的所有隐藏状态的平均值，即输出的是一个向量序列的平均向量。因此，第一个函数返回的向量表示是整个文本的总体表征，而第二个函数返回的向量表示是文本序列的平均表征。这两种转换方式适用于不同的场景和任务，需要根据具体情况选择使用哪种方式。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer prompt = "Alice and Bob" checkpoint = "EleutherAI/pythia-1.4b-deduped" assistant_checkpoint = "EleutherAI/pythia-160m-deduped" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint) assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(assistant_checkpoint) outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model, do_sample=True, temperature=0.5) tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) ["Alice and Bob are sitting on the sofa. Alice says, 'I'm going to my room"]解析

这段代码使用了Hugging Face库中的transformers模块，并结合了两个预训练模型进行文本生成任务。以下是对代码的解析： 1. 导入所需的库和模型： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 导入预训练模型和分词器 checkpoint = "EleutherAI/pythia-1.4b-deduped" assistant_checkpoint = "EleutherAI/pythia-160m-deduped" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint) assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(assistant_checkpoint) ``` 2. 初始化分词器和输入： ```python # 初始化分词器 prompt = "Alice and Bob" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") ``` 3. 使用预训练模型生成文本： ```python # 使用预训练模型生成文本 outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model, do_sample=True, temperature=0.5) ``` 4. 解码生成的文本： ```python # 解码生成的文本 decoded_outputs = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) ``` 根据代码中的设置，预训练模型`model`将根据输入的prompt进行文本生成。同时，通过指定`assistant_model`参数，使用了另一个预训练模型`assistant_model`作为助理模型参与生成过程。`do_sample=True`表示使用采样方式生成文本，`temperature=0.5`表示在采样时引入一定的随机性，使生成的文本更多样化。最后，通过使用分词器的`batch_decode`函数，将生成的文本解码为人类可读的形式并存储在`decoded_outputs`中。对于这段代码的输出，假设生成的文本为："Alice and Bob are sitting on the sofa. Alice says, 'I'm going to my room"。这是模型根据输入prompt生成的一句话，表示Alice和Bob坐在沙发上，Alice说：“我要去我的房间了”。

from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码，同一文件夹下，有一个html代码，叫做classify.html，代码如下：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> <h1>BERT文本分类</h1> <form> <label for="text">请输入文本：</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <div id="result"></div> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = <p>分类结果：${data.result}</p>; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = <p>出错了：${error.message}</p>; }); }); </script> </body> </html>，请问为什么打开后有问题呢，帮我解决一下，优化下代码

您的 Flask 应用程序需要在主函数中调用 app.run() 才能启动。因此，您可以将以下代码从 if name == 'main': 之前移到其后面： ``` if __name__ == '__main__': app.run() ``` 此外，您需要在 HTML 表单中添加一个 name 属性，以便表单数据能够被正确提取。因此，您需要将输入字段更改为以下内容： ``` <input type="text" id="text" name="text"> ``` 最后，您需要使用反斜杠（\）将 HTML 字符串拆分为多行，以使其更易于阅读。因此，您需要将以下代码更改为： ``` resultDiv.innerHTML = `<p>分类结果：${data.result}</p>`; ``` 完整代码如下： ``` from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(__name__) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.form['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if __name__ == '__main__': app.run() ``` ``` <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> <h1>BERT文本分类</h1> <form> <label for="text">请输入文本：</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <div id="result"></div> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' }, body: `text=${text}` }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = `<p>分类结果：${data.result}</p>`; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = `<p>出错了：${error.message}</p>`; }); }); </script> </body> </html> ```

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