Required `inputs` parameter in input_group()啥意思
时间: 2023-11-22 13:56:26 浏览: 32
`inputs` 参数是 `input_group()` 函数的必需参数,它表示输入组中的所有输入元素。 `inputs` 参数应该是一个列表,其中每个元素代表一个输入元素,例如文本输入框、复选框、单选框等。每个输入元素应该通过相应的 `input()` 函数来创建。
以下是一个简单的例子,演示如何在 Streamlit 中使用 `input_group()` 函数:
```python
import streamlit as st
# 使用 input_group() 创建一个包含两个文本输入框的输入组
with st.sidebar:
inputs = st.beta_columns(2)
first_name = inputs[0].text_input("Enter first name")
last_name = inputs[1].text_input("Enter last name")
# 在页面上显示输入组中的输入值
st.write(f"Hello {first_name} {last_name}")
```
在上面的例子中,我们首先在侧栏中创建了一个包含两个文本输入框的输入组。然后,我们使用 `text_input()` 函数为每个输入元素创建了一个文本输入框,并将其放置在输入组的两个列中。最后,我们在页面上显示了输入组中的输入值。
相关问题
Required `inputs` parameter in input_group()
The `inputs` parameter in the `input_group()` function of Python's `streamlit` library is used to capture user input. It is a required parameter and should be used to specify the type of input that is expected from the user.
For example, if you want to create an input field for the user to enter their name, you can use the following code:
```
import streamlit as st
name = st.text_input('Enter your name')
```
In the above code, the `text_input()` method is used to create an input field for the user to enter their name. The `inputs` parameter is set to `'Enter your name'`, which is used as a label for the input field.
Similarly, there are other input methods available in `streamlit` such as `number_input()`, `checkbox()`, `radio()`, etc. You can use the `inputs` parameter with these methods to specify the label for the input field and capture user input.
attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) outputs = output.hidden_states[-1] outputs = outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)] outputs = outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1]) if outputs.shape[1] == 1: mean_output = outputs.view(outputs.shape[0], outputs.shape[2])
这段代码是一个模型中的一些操作和变量。让我逐步解释一下每一部分的作用:
1. `attention_mask` 和 `input_ids` 是输入数据中的两个关键部分。`attention_mask` 是一个用于指示模型应该关注哪些位置的张量,而 `input_ids` 是输入文本的编码表示。
2. `input_batch` 是一个包含了 `input_ids` 和 `attention_mask` 的字典,用于传递给模型进行推理。
3. `self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True)` 是通过调用 `self.pro_model` 模型来获取输出结果。`output_hidden_states=True` 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。
4. `output.hidden_states[-1]` 表示从模型输出中获取最后一层的隐藏状态。
5. `outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)]` 是通过索引操作获取具有正值的特定隐藏状态。`inputs['loss_ids']` 是一个张量,用于指示损失函数计算时哪些位置需要考虑。
6. `outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1])` 将隐藏状态重新形状为一个三维张量。第一个维度是输入的批次大小,第二个维度是根据 `inputs['loss_ids']` 的形状进行调整,第三个维度是原始隐藏状态的形状。
7. `if outputs.shape[1] == 1:` 是一个条件判断语句,检查第二个维度的大小是否为1。如果是,则将 `outputs` 视为二维张量,并将其重新形状为 `(outputs.shape[0], outputs.shape[2])`。
最终,`mean_output` 是根据条件判断得到的最终输出结果。
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