contens 安装mysql

时间: 2023-11-12 12:59:19 浏览: 33
好的,关于安装 MySQL,你可以按照以下步骤进行: 1. 下载 MySQL 安装包,可以从官网下载:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2. 安装 MySQL,根据安装向导进行操作,选择自己需要的安装选项。 3. 配置 MySQL,包括设置 root 用户密码、选择字符集等。 4. 启动 MySQL 服务。 如果你使用的是 Windows 操作系统,可以参考这篇文章:https://www.runoob.com/mysql/mysql-install.html 如果你使用的是 Linux 操作系统,可以参考这篇文章:https://www.runoob.com/mysql/mysql-install.html
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seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

这段代码是用于准备模型的输入数据的。首先将输入的文本转换为token序列,然后对序列进行padding操作,使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment,将它们和token序列一起作为模型的输入。最后,如果是训练模式,则将标签转换为one-hot向量,作为模型的输出。整个过程将所有文本的数据整合在一起返回。

if "test" in self.path: self.inference = False if self.config.token_type: pad, cls, sep = '[PAD]', '[CLS]', '[SEP]' else: pad, cls, sep = '<pad>', '<cls>', '<sep>' contens = [] with open(self.path, 'r', encoding='utf-8') as f: data_list = f.readlines() for row_data in tqdm(data_list): row_json_data = json.loads(row_data) token_id_full = [] fact = row_json_data['fact'] if self.inference == False: labels = row_json_data['meta']['accusation'] fact_tokens = self.tokenizer.tokenize(fact) len_fact_tokens = len(fact_tokens) if len_fact_tokens <= self.max_seq_len-2: fact_tokens_ = [cls] + fact_tokens + [sep] else: fact_tokens_ = [cls] + fact_tokens[:self.max_seq_len-2] + [sep]

这段代码是用来处理输入数据的,主要是将输入数据转换为模型可以处理的格式。首先根据传入的参数判断是否是测试模式,然后根据配置文件中的token_type参数选择相应的标记符号。接着打开传入的文件,逐行读取数据。对于每一行数据,首先获取事实部分的文本,并将其使用tokenizer进行分词。如果文本长度小于等于max_seq_len-2,就在前后添加[CLS]和[SEP]标记符号,否则只保留前max_seq_len-2个token,然后同样在前后添加标记符号。最后将处理后的文本转化为token_id_full,并将其和标签(如果不是测试模式)一起加入到contens列表中。

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