transformer测试单句话

要使用Transformer对单句话进行测试，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，加载训练好的Transformer模型。根据引用的代码，你可以使用`train_fuc(mode='Transformer', epochs=3)`来训练Transformer模型。

2. 准备要测试的单句话。将句子转化为模型可以处理的向量表示形式。在Transformer中，通常使用词嵌入技术（如Word2Vec或GloVe）来将词语转化为向量表示。然后，可以使用位置编码来表示词语在句子中的位置关系。根据引用的代码，你可以使用`train_fuc(mode='PositionalEmbedding Transformer', epochs=3)`来训练带有位置编码的Transformer模型。

3. 将处理好的句子向量输入到Transformer模型中，进行前向传播（即推断）操作。根据问题描述，在文本分类的问题中，只需要使用编码器部分进行推断。因此，可以忽略解码器部分。根据引用的说明，对于文本分类的问题，Transformer的编码器就已经够用了。

4. 在进行前向传播操作后，模型会输出一个表示该句子分类的结果。根据具体的分类任务，可以使用不同的输出层结构（如全连接层）来将模型的输出转化为最终的分类结果。

综上所述，你可以使用训练好的Transformer模型，将要测试的单句话转化为向量表示形式，并将其输入到模型的编码器部分进行前向传播操作，最后根据具体任务处理模型的输出结果来进行分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python深度学习14——Keras实现Transformer中文文本十分类](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/127332283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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