帮我利用pytorch和Bert写一个情感分类的代码,要求输出格式为numpy
时间: 2023-04-05 16:00:33 浏览: 71
好的,我可以帮您写一个情感分类的代码,使用pytorch和Bert模型。以下是代码示例:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
# 加载Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)
# 定义情感分类函数
def predict_sentiment(text):
# 将文本转换为Bert输入格式
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
# 使用Bert模型进行预测
outputs = model(**inputs)
# 获取预测结果
logits = outputs.logits
# 将结果转换为numpy格式
return logits.detach().numpy()
# 测试情感分类函数
text = '这部电影真的很好看'
sentiment = predict_sentiment(text)
print(sentiment)
```
输出格式为numpy数组,其中第一个元素表示负面情感的概率,第二个元素表示正面情感的概率。