input_list = eval(input())什么意思

这行代码的作用是将用户从标准输入中输入的字符串解析成Python对象。

具体地说，用户输入的字符串应该是一个Python列表的字面量表示，例如"[1, 2, 3]"，或者一个Python元组、集合、字典等对象的字面量表示。eval()函数会把这个字符串当作Python表达式来计算，返回相应的Python对象。

这个Python对象会被赋值给变量input_list。注意，在使用eval()函数时，应该确保用户输入的字符串是安全的，否则可能会导致潜在的安全漏洞。

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帮我修改这一段代码，让他的输出结果里没有引号：input_str = input() lst = eval(input_str) lst = [str(x) for x in lst] input_list = [x.replace("'", "") for x in lst] output_list = [] for x in input_list: if x not in output_list: output_list.append(x) else: output_list.remove(x) output_list.append(x) print("before:",input_list) print("after:",output_list)

好的，以下是修改后的代码，输出结果中不含有引号：

input_str = input()
lst = eval(input_str)
lst = [str(x) for x in lst]
input_list = [x.replace("'", "") for x in lst]
output_list = []
for x in input_list:
if x not in output_list:
output_list.append(x)
else:
output_list.remove(x)
output_list.append(x)
print("before:", ' '.join(input_list))
print("after:", ' '.join(output_list))

def infer(model, text): model.eval() # 数据处理 encoded_inputs = tokenizer(text, max_seq_len=max_seq_len) # 构造输入模型的数据 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_inputs["input_ids"]) input_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["input_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) token_type_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["token_type_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) # 模型预测 logits = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) # 解析标签 pred_labels = logits.argmax(axis=-1).numpy().tolist()[0] entities = metric.get_entities(pred_labels) infer_list = [] for entity in entities: ent_name, start, end = entity infer_list.append("".join(tokens[start: end+1])) print("label: ", infer_list) text = "佳丽海鲜酒楼宝福店，地址湖滨南路819号宝福大厦34楼，经典老店，位于莲板十字路口处，近外图！" infer(model, text)

这段代码是一个使用 PaddlePaddle 框架实现的文本分类模型推断代码。具体来说，它接受一个模型和一个文本作为输入，在对文本进行处理后，使用模型进行预测，并输出预测结果。其中，模型的输入经过 tokenizer 处理转化为数字 id，然后输入模型进行预测。最后，根据预测结果解析标签，输出匹配到的实体列表。这段代码的功能是对给定的文本进行实体识别，即从文本中识别出具有特定含义的实体。