调用这个保存下来的模型，根据的输入文件进行数据处理，把sex指标列空白数据填充为25，把年龄指标列空白数据填充为35，然后把数据放到调用的模型中进行预测，然后输出结果和probability

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，你需要安装相关的 Python 库，比如 pandas 和 transformers。然后，你需要加载你保存的模型和 tokenizer。假设你保存的模型文件路径为 `./model`，tokenizer 文件路径为 `./tokenizer`，你可以按照以下的代码加载它们：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./tokenizer")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./model")

接下来，你需要读取你的输入文件，将 sex 和年龄列的空白值替换为 25 和 35。假设你的输入文件路径为 `./input.csv`，你可以按照以下的代码读取和处理它：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./input.csv")
df["sex"] = df["sex"].fillna(25)
df["age"] = df["age"].fillna(35)

最后，你可以使用 tokenizer 对数据进行编码，并将编码后的数据输入到模型中进行预测。假设你要对 sex 和 age 列进行预测，你可以按照以下的代码实现：

import torch

inputs = tokenizer(df["sex"].tolist(), df["age"].tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
probabilities = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)

print(predictions.tolist())
print(probabilities.tolist())

这段代码会输出预测结果和概率。其中，predictions 是一个列表，包含每个样本的预测结果；probabilities 是一个列表，包含每个样本属于每个类别的概率。你可以根据需要对它们进行后续处理。