将上述调整融合到上述代码，形成一段完整的代码

假设你有一个在训练循环中使用的张量，并且需要将其转换为NumPy数组，你可以按照以下方式进行调整：

import torch

# 假设 model_output 是一个来自模型的张量，它需要梯度计算
model_output = model(input_data).requires_grad_()

# 如果你需要在后续操作前保存当前的梯度状态
current_gradient_state = model_output.grad is not None

# 现在从张量中分离出数值部分并转为NumPy数组
numpy_output = model_output.detach().cpu().numpy()

# 如果在转换之前有梯度，我们可以恢复原始的梯度状态
if current_gradient_state:
    model_output.backward(torch.ones_like(model_output))

这里，我们首先通过`.requires_grad_(True)` 激活梯度计算，然后在`detach().cpu().numpy()`这行中，`detach()`用于移除对张量值的依赖于其历史梯度，`cpu()`是为了从GPU内存移到CPU内存，最后`numpy()`把张量转换为NumPy数组。如果之前已经有梯度（即 `.grad is not None`），我们在结束转换后通过`.backward()`恢复梯度计算。

相关问题

将以上建议融合到上述代码，形成一段完整的代码

为了更好地调试并提高情感分析的准确性，我们可以将之前提到的建议整合到代码中。这里是一个简化版的例子：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
import numpy as np

# 保持其他不变
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('model/bert-base-chinese/')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('model/bert-base-chinese/', num_labels=2)

# 添加阈值参数
class_threshold = 0.7

def softmax(x):
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=1, keepdims=True)

def sentiment_analysis(text, class_threshold=0.7):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
    outputs = model(**inputs)
    probabilities = softmax(outputs.logits)
    predicted_label = np.argmax(probabilities, axis=1)
    sentiment = 'positive' if probabilities[0][predicted_label] >= class_threshold else 'negative'
    return sentiment, probabilities

def split_sentiment(text):
    sentences = text.split('。')
    positive_sentences = []
    negative_sentences = []

    for sentence in sentences:
        if sentence.strip():
            sentiment, probabilities = sentiment_analysis(sentence)
            if sentiment == 'positive':
                positive_sentences.append((sentence, probabilities))
            else:
                negative_sentences.append((sentence, probabilities))

    return positive_sentences, negative_sentences

# 示例测试
responses = [
    "公司在过去一年中取得了很大的进步，团队合作更加紧密。但是，工作压力也增加了。",
    "新项目的启动非常成功，但资源分配不均导致了一些问题。",
    "员工福利有所提升，但管理层的决策有时不够透明。"
]

for response in responses:
    positive, negative = split_sentiment(response)
    original_text = response
    print(f"原始回答: {original_text}")
    positive_sentences = [f"{i[0]} ({', '.join([f'{j*100:.2f}% (正向)' for j in i[1]])})" for i in positive]
    negative_sentences = [f"{i[0]} ({', '.join([f'{j*100:.2f}% (负向)' for j in i[1]])})" for i in negative]
    print("积极的部分:", ', '.join(positive_sentences))
    print("消极的部分:", ', '.join(negative_sentences))
    print()

现在，我们还添加了每个句子的预测概率，并且在判断积极或消极时使用了自定义的阈值。这将有助于看到模型的置信程度，并在必要时进行调整。

根据上述方法写一段可以实现的代码

由于您提供的上下文比较笼统，我会给出一个简化版的Python示例，展示如何将全局注意力（假设使用PyTorch库）与TextCNN结合起来。请注意，实际代码可能会更复杂，包含更多的数据处理和模型调整步骤。

import torch
from torch import nn

class GlobalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim):
        super(GlobalAttention, self).__init__()
        self.W = nn.Parameter(torch.randn(1, embed_dim, 1), requires_grad=True)
    
    def forward(self, feature_maps, labels):
        # feature_maps形状: (batch_size, seq_len, embed_dim)
        batch_size, _, _ = feature_maps.size()
        
        query = torch.matmul(feature_maps, self.W).squeeze(-1)  # (batch_size, seq_len)
        energy = torch.bmm(query.unsqueeze(1), labels.unsqueeze(2))  # (batch_size, 1, seq_len)
        attention_weights = F.softmax(energy, dim=2)  # (batch_size, 1, seq_len)

        context_vector = torch.bmm(attention_weights, feature_maps)  # (batch_size, 1, embed_dim)
        context_vector = context_vector.squeeze(1)  # (batch_size, embed_dim)
        
        return context_vector

# 假设text_cnn_output形状: (batch_size, seq_len, cnn_out_dim)
feature_maps = text_cnn_output
labels = ...  # 标签向量, shape: (batch_size, num_classes)

attention_vector = global_attention(feature_maps, labels)
# 将attention_vector与TextCNN输出融合，这里简单地做concatenation
combined_representation = torch.cat([text_cnn_output, attention_vector], dim=-1)

# 最后，添加一个全连接层用于分类
classifier = nn.Linear(combined_representation.shape[-1], num_classes)
output = classifier(combined_representation)

这里的代码只是一个基础模板，实际应用需要根据您的具体需求进行调整。记得安装必要的库，并根据实际的模型结构和数据处理进行适当的修改。