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概率
时间: 2024-03-16 07:43:13 浏览: 34
好的,让我解释一下具体的流程。首先,您需要准备一个数据集,其中包含要进行处理和预测的数据。然后,您需要使用Python代码加载保存的模型,并使用该模型对数据进行预测。
以下是一个简单的Python代码示例,用于加载模型、处理数据并进行预测:
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# 加载保存的模型
model_path = "path/to/your/saved/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
# 加载数据并进行处理
input_file = "path/to/your/input/file"
data = []
with open(input_file, "r") as f_in:
for line in f_in:
line = line.strip().split(",")
sex = int(line[0]) if line[0] else 25
age = int(line[1]) if line[1] else 35
text = line[2]
data.append({"sex": sex, "age": age, "text": text})
# 进行预测
outputs = []
for d in data:
encoded = tokenizer.encode_plus(d["text"], return_tensors="pt")
input_ids = encoded["input_ids"]
attention_mask = encoded["attention_mask"]
output = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
prob = torch.softmax(output.logits, dim=1)[0][1].item()
pred = 1 if prob >= 0.5 else 0
outputs.append({"prediction": pred, "probability": prob})
# 输出结果
for i, o in enumerate(outputs):
print(f"Example {i+1}: prediction={o['prediction']}, probability={o['probability']}")
```
这个示例代码会加载保存的模型,将输入文件中的数据进行处理,然后使用模型对每个数据样本进行预测,并输出预测结果和概率。请确保将代码中的路径替换为您自己的路径,并且将模型的输入和输出适当地调整为您的任务。