paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel 模块能否实现对模型进行多轮次训练和推理，请代码展示

`paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel` 模块可以实现对模型进行多轮次的训练和推理。下面是一个简单的代码示例展示了如何使用该模块进行多轮次的训练和推理：

import paddle
from paddlenlp.transformers import XLNetPretrainedModel, XLNetTokenizer

# 加载预训练的 XLNet 模型和分词器
model = XLNetPretrainedModel.from_pretrained('xlnet-base-cased')
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')

# 训练数据
train_data = [...]  # 假设为训练数据列表
num_epochs = 10

# 多轮次训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 定义输入数据
    input_ids = paddle.to_tensor(tokenizer.batch_encode(train_data))

    # 训练
    model.train()
    outputs = model(input_ids)
    loss = outputs[0]

    # 打印训练损失
    print("Epoch:", epoch, "训练损失:", loss.numpy())

# 推理数据
infer_data = [...]  # 假设为推理数据列表

# 多轮次推理
for _ in range(num_epochs):
    # 定义输入数据
    input_ids = paddle.to_tensor(tokenizer.batch_encode(infer_data))

    # 推理
    model.eval()
    outputs = model(input_ids)
    logits = outputs[0]

    # 打印推理结果
    print("推理结果:", logits.numpy())

在上述代码中，首先通过 `XLNetPretrainedModel.from_pretrained()` 方法加载了预训练的 XLNet 模型，并使用 `XLNetTokenizer.from_pretrained()` 方法加载相应的分词器。

然后，我们定义了训练数据 `train_data` 和推理数据 `infer_data`，并使用分词器对它们进行编码得到输入数据 `input_ids`。

在多轮次训练中，我们使用 for 循环迭代进行多个训练轮次。每轮训练中，我们将模型设置为训练模式 `model.train()`，执行前向传播和反向传播操作，并计算损失函数。

在多轮次推理中，我们同样使用 for 循环迭代进行多个推理轮次。每轮推理中，我们将模型设置为推理模式 `model.eval()`，执行前向传播操作并获取推理结果。

最后，我们打印了每轮训练的损失和每轮推理的结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的多轮次训练和推理过程可能还涉及到数据加载、优化器的设置、模型保存等复杂的步骤。具体的实现方式可能根据任务需求和数据格式的不同而有所不同。