import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(),token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:',type(start_scores))

根据您提供的代码，我注意到您的问题可能是由于最后一个 `print('startscores is:',type(start_scores))` 语句引起的。在此之前，您没有对 `start_scores` 进行任何处理，因此它是一个张量。但是，当您将其与字符串连接时，它会被转换为字符串对象。

为了解决这个问题，您可以将 `start_scores` 转换回张量对象，并打印其类型。请尝试以下修改：

print('startscores is:', type(start_scores.item()))

这样修改后的代码应该能够正确打印 `start_scores` 的类型。

如果您还有其他问题，请随时提问。

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import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name ='bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids = torch.tensor([input_ids], dtype=torch.long) token_type_ids = torch.tensor([token_type_ids], dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(), token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:', type(start_scores), start_scores)

根据您提供的代码，`start_scores` 应该是一个张量类型的对象。在代码中，我注意到您已经打印了 `input_ids.dtype`，并且输出显示为 `torch.int64`，这表明 `input_ids` 是一个整数张量。

根据这个信息，我可以确定 `start_scores` 的类型也应该是张量。请注意，打印张量的类型不应该是字符串形式的，因此如果您的输出结果显示为字符串类型，可能是由于其他地方发生了错误。

为了更好地理解问题，我建议您检查以下几点：

1. 确保在运行代码之前已经正确安装了 `transformers` 库。您可以通过运行 `pip install transformers` 来安装。

2. 确保您的 PyTorch 版本与 transformers 库兼容。建议使用最新版本的 PyTorch 和 transformers。

3. 检查是否存在其他代码或操作会修改 `start_scores` 的类型。

如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和相关的代码细节，以便我能够更好地帮助您解决问题。

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW # 加载预训练的BERT模型和tokenizer model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 假设是一个二分类任务 # 准备数据 df=pd.read_csv('./回复客户快捷短语.csv',encoding='gbk') train_texts=df['x'].to_list() print('打印train_list',train_texts) # 对文本进行tokenize和编码 train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) print('打印encoding',train_encodings)

这段代码是使用PyTorch和Transformers库加载预训练的BERT模型和tokenizer，并准备数据进行编码。首先，导入必要的库，然后指定要使用的BERT模型的名称（'bert-base-uncased'）。接下来，使用BertTokenizer.from_pretrained()方法加载预训练的tokenizer，并使用BertForSequenceClassification.from_pretrained()方法加载预训练的BERT模型，同时指定任务的标签数量（在这里假设为二分类任务）。

然后，通过读取CSV文件获取训练文本数据train_texts。使用tokenizer对训练文本进行tokenize和编码，其中truncation参数指定是否截断文本，padding参数指定是否填充文本。

最后，打印train_texts和train_encodings的结果。train_texts是一个包含训练文本的列表，train_encodings是一个包含编码结果的字典。