transformer预测代码

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，常用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。在实际预测代码中，通常会涉及到以下几个步骤：

1. **数据预处理**：将输入文本转换成模型所需的张量形式，比如将每个词映射到词汇表的索引，并加上开始和结束标记。

def preprocess_text(text, tokenizer):
    tokenized_text = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True)
    return torch.tensor(tokenized_text['input_ids']), torch.tensor(tokenized_text['attention_mask'])

2. **加载模型和配置**：从预训练的库（如Hugging Face的transformers）中加载预训练的Transformer模型（例如BERT、GPT等），并获取相关的配置。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

3. **前向传播**：将预处理后的输入通过模型进行预测。

inputs = preprocess_text(input_text, tokenizer)
outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
logits = outputs.logits

4. **解码和分类**：对于分类任务，对输出的概率分布进行softmax归一化，然后选择概率最高的类别作为预测结果。

predicted_class_index = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_index]