创建tokens = ["2","1","+","3","*"]
时间: 2024-04-14 15:23:50 浏览: 17
创建tokens = ["2","1","+","3","*"] 是一个表示数学表达式的列表,每个元素代表一个操作数或操作符。这个表达式可以解读为:2 + 1 * 3。
在这个表达式中,数字2和数字1是操作数,"+"和"*"是操作符。"+"表示加法运算,"*"表示乘法运算。
根据运算符的优先级,先进行乘法运算,再进行加法运算。所以,先计算1 * 3,得到结果3,然后再将2和3相加,最终结果为5。
相关问题
RELEASE_TAG="NIGHT_BUILD" rem RELEASE_TAG %RELEASE_TAG% for /f "tokens=2,3,4 delims=_ " %%a in ("%RELEASE_TAG%") do set RELEASE_NUM=%%a_%%b%%c rem Get build date time for /f "tokens=1,2,3 delims= " %%a in ("%BUILD_TIMESTAMP%") do set bdate=%%a&set btime=%%b for /f "tokens=1,2,3 delims=-" %%a in ("%bdate%") do set build_date_time=%%a%%b%%c for /f "tokens=1,2,3 delims=:" %%a in ("%btime%") do set build_date_time=%build_date_time%%%a%%b%%c C:\"Program Files"\7-Zip\7z.exe a -tzip GalileoDemoTool_%RELEASE_NUM%_build%build_date_time%.zip GalileoTestDemo\bin\Release\*这个脚本什么意思
这是一个批处理脚本,用于创建一个名为 "GalileoDemoTool_%RELEASE_NUM%_build%build_date_time%.zip" 的压缩文件。下面是脚本的解释:
1. 第一行设置了一个变量 RELEASE_TAG,其值为 "NIGHT_BUILD"。
2. 第三行使用 delims 参数将 RELEASE_TAG 分割为三个部分,并将第二部分和第三部分组合为 RELEASE_NUM 变量。
3. 接下来是获取构建日期和时间的步骤。
4. 第七行将 BUILD_TIMESTAMP(可能在脚本的其他地方定义)分割为日期和时间,并将它们分别赋值给 bdate 和 btime 变量。
5. 第八行将 bdate 再次分割为年、月和日,并将它们组合为 build_date_time 变量。
6. 第九行将 btime 分割为时、分和秒,并将它们追加到 build_date_time 变量的末尾。
7. 最后一行使用 7-Zip 命令行工具创建一个压缩文件,将 GalileoTestDemo\bin\Release\ 目录下的文件添加到压缩文件中。
请注意,该脚本中的命令使用了 Windows 的批处理语法,并假设 7-Zip 工具已安装在 "C:\Program Files\7-Zip\" 目录下。
解读这段代码def generate(model): start_text = "Would you proceed especially against Caius Marcius?" start_tokens = tokenizer.encode(start_text) context = torch.tensor([start_tokens], device=device, dtype=torch.long) # context = torch.zeros((1, 1), device=device, dtype=torch.long) print(decode(model.generate(context, max_new_tokens=300)[0].tolist())) generate(model)
这段代码定义了一个名为`generate`的函数,并且在调用该函数后执行了一系列操作来生成文本。
首先,函数接受一个`model`参数,代表一个Transformer模型。
接下来,定义了一个字符串变量`start_text`,其中包含了一个起始文本。这个起始文本将作为生成文本的前缀。
然后,使用`tokenizer.encode()`函数将起始文本转换为词索引的列表,并将其赋值给`start_tokens`变量。
接着,创建了一个名为`context`的张量,它是一个形状为(1, `start_tokens`长度)的长整型张量。这个张量用于存储起始文本的词索引,并将其放置在指定的设备上,通常是GPU。注释行中的代码是另一种创建`context`张量的方式,它将其初始化为全零张量。
最后,调用`model.generate()`函数来生成文本。这个函数接受`context`张量作为输入,并指定了生成的最大令牌数为300。生成的结果是一个张量,通过`.tolist()`方法转换为Python列表,并使用`decode()`函数将其解码为可读的文本。
最后,调用`print()`函数打印生成的文本结果。
总结起来,这段代码定义了一个生成文本的函数,并在调用该函数后使用指定的起始文本作为前缀生成一段文本。
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