bertscore包在gpu上的使用代码，速度快

以下是使用bertscore包在GPU上计算相似度的示例代码：

import torch
from bert_score import score

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义两个句子
cands = ["This is a candidate sentence.", "This is another candidate sentence."]
refs = ["This is a reference sentence.", "This is another reference sentence."]

# 将句子转换为PyTorch张量并将其移动到GPU上
cands_tensor = torch.tensor(cands).to(device)
refs_tensor = torch.tensor(refs).to(device)

# 使用BERT模型计算句子相似度
P, R, F1 = score(cands_tensor, refs_tensor, lang='en', model_type='bert-base-uncased', device=device)

print(F1)

该代码将使用BERT模型计算两个候选句子和两个参考句子之间的相似度，并在GPU上运行。您可以将“lang”参数设置为与您的句子语言相对应的语言代码（例如，“en”表示英语），并将“model_type”参数设置为您希望使用的BERT模型（例如，“bert-base-uncased”）。