帮我写一个使用预训练模型Roberta-wwm-ext对微博通用数据进行情感分类六种情感分别为积极、愤怒、悲伤、恐惧、惊奇、无情绪的模型代码

好的，以下是使用预训练模型Roberta-wwm-ext对微博通用数据进行情感分类的六种情感分别为积极、愤怒、悲伤、恐惧、惊奇、无情绪的模型代码：

import torch
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification
import pandas as pd

# 加载预训练模型和tokenizer
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('hfl/chinese-roberta-wwm-ext')
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained('hfl/chinese-roberta-wwm-ext', num_labels=6)

# 加载微博通用数据
df = pd.read_csv('weibo_data.csv')

# 将文本转换为RoBERTa所需的输入格式
inputs = tokenizer(df['text'].tolist(), padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')

# 使用模型进行预测
outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
predicted_labels = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)

# 输出预测结果
predicted_labels = predicted_labels.tolist()
label_map = {0: '积极', 1: '愤怒', 2: '悲伤', 3: '恐惧', 4: '惊奇', 5: '无情绪'}
predicted_labels = [label_map[label] for label in predicted_labels]
df['predicted_label'] = predicted_labels
print(df)

请注意，这段代码只是一个简单的模板，您需要根据自己的数据和需求进行适当的修改。例如，您可能需要调整最大长度参数或添加更多的数据预处理步骤。