informer 训练完后如何调用预测
时间: 2023-06-18 12:03:59 浏览: 351
在使用 Inforer 进行预测时,需要按照以下步骤进行:
1. 加载训练好的模型
在使用 Inforer 进行预测之前,需要先加载训练好的模型。这可以通过以下代码实现:
```
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("model_name")
```
其中,`model_name` 是你训练好的 Inforer 模型的名称。
2. 准备输入数据
在进行预测时,需要向模型提供输入数据。输入数据应该与训练数据的格式相同。通常情况下,Inforer 模型的输入数据是一些文本。你需要将这些文本转换成模型可以接受的格式。这可以通过以下代码实现:
```
input_text = "这是一段测试文本"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
```
其中,`input_text` 是你要输入的文本,`tokenizer` 是模型使用的分词器,`input_ids` 是转换后的输入数据。
3. 进行预测
完成模型加载和输入数据准备后,可以使用以下代码进行预测:
```
outputs = model.generate(input_ids)
```
其中,`outputs` 是模型预测的结果。
4. 解码输出数据
最后,你需要将模型预测的结果解码成可读的文本。这可以通过以下代码实现:
```
output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
```
其中,`output_text` 是解码后的输出文本。
通过以上步骤,你就可以使用 Inforer 进行预测了。