帮我利用pytorch和Bert写一个情绪分类的代码，要求输入是一组句子对，输出格式为numpy

好的，我可以回答这个问题。以下是代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练的Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)

# 输入句子对
sentences = ['我很开心', '我很难过']

# 将句子对转换为Bert模型的输入格式
inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# 使用Bert模型进行情绪分类
outputs = model(**inputs)[0]

# 将输出转换为numpy格式
predictions = torch.argmax(outputs, dim=1).numpy()

print(predictions)

输出格式为numpy数组，其中0表示负面情绪，1表示正面情绪。

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好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于PyTorch和Bert的情感分类代码，输入为一组句子对，输出格式为numpy：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)

# 定义情感分类函数
def predict_sentiment(sentence_pair):
    # 对句子进行tokenize和padding
    inputs = tokenizer(sentence_pair, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    # 使用Bert模型进行预测
    outputs = model(**inputs)
    # 获取预测结果
    logits = outputs.logits
    # 将结果转换为numpy格式
    return logits.detach().numpy()

# 示例输入
sentence_pair = ["这个电影真的很好看", "这个电影真的很难看"]
# 进行情感分类预测
result = predict_sentiment(sentence_pair)
print(result)

输出结果为一个numpy数组，其中每个元素表示对应句子对的情感分类结果。

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import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=6)

def predict_emotion(sentence_pair):
    inputs = tokenizer(sentence_pair, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predictions = torch.argmax(logits, dim=1)
    return predictions.numpy()

你可以使用 `predict_emotion` 函数来预测一组句子对的情绪类别，例如：

sentence_pair = ["I am happy", "I am sad"]
predictions = predict_emotion(sentence_pair)
print(predictions)

输出将是一个numpy数组，包含每个句子对的情绪类别。