use里的函数怎么调用到

您可以使用以下步骤调用'use'函数：

1. 首先，您需要导入所需的模块或函数。例如，如果您正在使用Python的模型，则需要导入必要的包如pytorch、transformers等。您可以使用以下代码行导入use函数：

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

2. 接下来，您需要指定用于'use'函数的模型和分词器。您可以使用以下代码行实现：

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("模型名称")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("模型名称")

注意：您需要将“模型名称”替换为您使用的实际模型的名称。例如，如果您使用的是中文BERT，那么您可以将“模型名称”替换为“bert-base-chinese”。

3. 最后，您可以将您希望用于“use”函数的文本传递给分词器，并将分词后的结果传递给模型，如下所示：

>>> text = "这是一段用于测试的文本"
>>> encoded_input = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
>>> outputs = model(**encoded_input)

注意：在这里，我们使用PyTorch的张量（tensor）格式传递输入数据。这是因为用于use函数的模型通常需要接受张量格式的数据。

希望这能够回答您的问题！

相关问题

Frida 远程函数调用

Frida远程函数调用是指在Hook过程或者黑盒调用过程中，通过RPC来主动调用二进制文件的函数。这种调用方式可以实现一些基础的使用方式，也可以进行一些进阶的操作，比如构造疑难函数参数等。\[1\]

在Python脚本中，可以使用Frida库来实现远程函数调用。首先，需要通过adb命令将本地端口与设备端口进行转发。然后，使用Frida库连接到目标应用程序，并加载自定义的JavaScript脚本。在JavaScript脚本中，可以使用Java.perform函数来获取目标类，并重写其中的函数。通过调用send函数，可以将参数发送到Python脚本中进行处理。最后，使用script.load()加载脚本并执行。\[2\]

对于不知道参数的情况，可以使用普通的hook操作来获取参数的值。在JavaScript脚本中，可以使用Java.use函数获取目标类，并重写其中的函数。通过调用send函数，可以将参数发送到Python脚本中进行处理。\[3\]

总结来说，Frida远程函数调用是通过RPC来主动调用二进制文件的函数。可以使用Frida库连接到目标应用程序，并加载自定义的JavaScript脚本来实现远程函数调用。在JavaScript脚本中，可以重写目标类的函数，并通过send函数将参数发送到Python脚本中进行处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Frida系列--远程调用(RPC)](https://blog.csdn.net/qq_30135181/article/details/110136589)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【frida逆向开发】frida-rpc远程调用某安app方法获取token](https://blog.csdn.net/weixin_44032232/article/details/111318871)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pardiso函数调用

Pardiso是一个高性能、可扩展的稀疏直接求解器，它可以解决大规模线性系统和特征值问题。下面是Pardiso函数调用的一般步骤：

1. 包含Pardiso头文件：

#include "pardiso.h"

2. 定义必要的变量：

void* pt[64];
int iparm[64];
double dparm[64];
int maxfct, mnum, phase, error, msglvl;
int n, nnz, mtype;
double* a;
int* ia, * ja;
int nrhs, permute, nrhs_b, idum;
double* b, * x;

其中，`pt`是Pardiso的内部数据结构，`iparm`和`dparm`分别是整型和双精度浮点型参数数组，`maxfct`是最大因子数，`mnum`是处理器号，`phase`是求解阶段，`error`是错误标志，`msglvl`是消息输出级别，`n`是矩阵维数，`nnz`是非零元素个数，`mtype`是矩阵类型，`a`、`ia`、`ja`是稀疏矩阵的数据和索引，`nrhs`是右端向量个数，`permute`是是否重新排列矩阵，`nrhs_b`是右端向量长度，`idum`是一个整型变量，`b`和`x`分别是右端向量和解向量。

3. 初始化Pardiso：

phase = 11;
pardisoinit(pt, &mtype, &iparm[0], &dparm[0], &error);

其中，`phase`设为11可以初始化Pardiso。

4. 设定Pardiso参数：

iparm[0] = 1;  // no solver default
iparm[1] = 2;  // fill-in reordering from METIS
iparm[3] = 0;  // no iterative-direct algorithm
iparm[4] = 0;  // no user fill-in reducing permutation
iparm[5] = 0;  // write solution into x
iparm[6] = 0;  // not in use
iparm[7] = 2;  // Max numbers of iterative refinement steps
iparm[8] = 0;  // not in use
iparm[9] = 13; // Perturb the pivot elements with 1E-13
iparm[10] = 1; // Use nonsymmetric permutation and scaling MPS
iparm[11] = 0; // not in use
iparm[12] = 0; // not in use
iparm[13] = 0; // Output: Number of perturbed pivots
iparm[14] = 0; // not in use
iparm[15] = 0; // not in use
iparm[16] = 0; // not in use
iparm[17] = -1; // Output: Number of nonzeros in the factor LU
iparm[18] = -1; // Output: Mflops for LU factorization
iparm[19] = 0; // Output: Numbers of CG Iterations
iparm[34] = 1; // zero-based indexing

这些参数的具体含义可以参考Pardiso文档。

5. 分配内存并装载矩阵：

a = (double*)malloc(nnz * sizeof(double));
ia = (int*)malloc((n + 1) * sizeof(int));
ja = (int*)malloc(nnz * sizeof(int));
// 将矩阵数据和索引装载到a、ia、ja中

6. 分析并因式分解矩阵：

phase = 12;
pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &mtype, &phase, &n, a, ia, ja, &idum, &nrhs, iparm, &msglvl, &b[0], &x[0], &error);

其中，`phase`设为12表示分析并因式分解矩阵。

7. 求解线性方程组：

phase = 33;
pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &mtype, &phase, &n, a, ia, ja, &idum, &nrhs, iparm, &msglvl, &b[0], &x[0], &error);

其中，`phase`设为33表示求解线性方程组。

8. 释放内存：

free(a);
free(ia);
free(ja);

这是一个简单的Pardiso函数调用过程。实际使用中，需要根据具体问题和数据结构来设定相应的参数和数据类型，并根据Pardiso文档进行适当调整。