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。

相关问题

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。

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "The Apollo program, also known as Project Apollo, was the third United States human spaceflight program carried out by the National Aeronautics and Space Administration (NASA), which succeeded in landing the first humans on the Moon from 1969 to 1972. Apollo was first conceived during the Eisenhower administration in early 1960 as a follow-up to Project Mercury. It was dedicated to President John F. Kennedy's national goal of landing Americans on the Moon before the end of the 1960s." question = "What was the goal of the Apollo program?" # 对输入进行编码 encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 获取输入ids和注意力掩码 input_ids = encoding['input_ids'] attention_mask = encoding['attention_mask'] # 使用BERT模型进行问答 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = outputs.start_logits end_scores = outputs.end_logits # 获取答案的起始和结束位置 start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # 解码答案 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print(answer)

运行这段代码时，你加载了预训练的 BERT 模型和分词器，并对文本和问题进行了编码。然后，你使用 BERT 模型进行问答，通过输入输入ids和注意力掩码，模型输出了起始和结束位置的得分。接着，通过找到得分最高的位置，你解码出了答案，并将其打印出来。

请注意，这段代码还需要安装 Transformers 库和 PyTorch 库，并确保已经下载了预训练的 BERT 模型。