if st.button("提交", key="predict") : with st.spinner("容我三思......🖥️"): st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) 调整为:按 Ctrl+Enter 即可发送

时间: 2023-07-21 09:04:11 浏览: 46
你可以尝试使用 `st.form_submit_button` 来实现按下 Ctrl+Enter 键发送的功能。具体的代码修改如下: ```python if st.form_submit_button("提交"): with st.spinner("容我三思......🖥️"): st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) ``` 这样,当你在输入框中按下 Ctrl+Enter 键时,就会触发表单提交,而不需要点击按钮。
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if st.button("提交", key="predict"): with st.spinner("容我三思......🖥️"): # text generation # st.session_state["state"] = predict(prompt_text, max_length, top_p, temperature, st.session_state["state"]) st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) 这段话,除了点击提交,键盘回车也可以实现提交

如果你想实现在按下提交按钮之外,通过键盘回车也能触发提交的功能,你可以使用Streamlit的`st.text_input`方法结合`st.form_submit_button`方法来实现。 首先,你可以使用`st.text_input`方法创建一个文本输入框,并将用户输入的文本赋值给一个变量,比如`user_input`: ```python user_input = st.text_input("请输入文本", key="user_input") ``` 然后,你可以使用`st.form_submit_button`方法创建一个表单提交按钮,并在按钮按下时触发提交操作: ```python if st.form_submit_button(label="提交") or st.session_state.get("enter_pressed"): with st.spinner("容我三思......🖥️"): # 进行提交操作 st.session_state["state"] = predict(user_input, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) ``` 在上面的代码中,我们使用了一个`enter_pressed`的session_state变量来表示是否按下了回车键。接下来,我们需要在Streamlit应用程序中添加一个事件监听器来捕获回车键按下事件,并将`enter_pressed`设置为True: ```python if st.session_state.get("enter_pressed") is None: st.session_state["enter_pressed"] = False # 添加事件监听器 if user_input: js_code = f""" <script> document.getElementById("{user_input.key}").addEventListener("keydown", function(event) {{ if (event.key === "Enter") {{ event.preventDefault(); streamlit.setComponentValue("{user_input.key}", true); }} }}); </script> """ st.components.v1.html(js_code) # 将enter_pressed设置为True if st.session_state.get("enter_pressed"): st.session_state["enter_pressed"] = False ``` 通过上述代码,当用户在文本输入框中按下回车键时,JavaScript代码会触发一个事件,在Streamlit应用程序中将`enter_pressed`设置为True。 这样,无论是点击提交按钮还是按下回车键,都可以触发提交操作。 希望这能帮助到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。

但是上述代码显示st.session_state has no attribute "model". Did you forget to initialize it? 的错误

这个错误通常是由于在上一次运行时 `st.session_state.model` 对象没有被初始化导致的。你可以尝试在 `my_form` 表单的提交按钮被按下时,初始化 `st.session_state.model` 对象,例如: ``` if "model" not in st.session_state: st.session_state.model = None submitted = st.form_submit_button("Submit") if submitted: if st.session_state.model is None: st.session_state.model = RandomForestClassifier(n_estimators=estimators0,max_depth=max_depth0, random_state=1234) else: st.session_state.model.n_estimators = estimators0 st.session_state.model.max_depth = max_depth0 st.session_state.model.fit(X_train, y_train) y_pred = st.session_state.model.predict(X_test) st.table(confusion_matrix(y_test, y_pred)) st.write(f1_score(y_test, y_pred)) ``` 这样修改后,如果 `st.session_state.model` 对象不存在,就初始化一个。如果存在,就更新 `n_estimators` 和 `max_depth` 属性的值。

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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer import streamlit as st from streamlit_chat import message st.set_page_config( page_title="ChatGLM-6b 演示", page_icon=":robot:" ) @st.cache_resource def get_model(): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() model = model.eval() return tokenizer, model MAX_TURNS = 20 MAX_BOXES = MAX_TURNS * 2 def predict(input, max_length, top_p, temperature, history=None): tokenizer, model = get_model() if history is None: history = [] with container: if len(history) > 0: if len(history)>MAX_BOXES: history = history[-MAX_TURNS:] for i, (query, response) in enumerate(history): message(query, avatar_style="big-smile", key=str(i) + "_user") message(response, avatar_style="bottts", key=str(i)) message(input, avatar_style="big-smile", key=str(len(history)) + "_user") st.write("AI正在回复:") with st.empty(): for response, history in model.stream_chat(tokenizer, input, history, max_length=max_length, top_p=top_p, temperature=temperature): query, response = history[-1] st.write(response) return history container = st.container() # create a prompt text for the text generation prompt_text = st.text_area(label="用户命令输入", height = 100, placeholder="请在这儿输入您的命令") max_length = st.sidebar.slider( 'max_length', 0, 4096, 2048, step=1 ) top_p = st.sidebar.slider( 'top_p', 0.0, 1.0, 0.6, step=0.01 ) temperature = st.sidebar.slider( 'temperature', 0.0, 1.0, 0.95, step=0.01 ) if 'state' not in st.session_state: st.session_state['state'] = [] if st.button("发送", key="predict"): with st.spinner("AI正在思考,请稍等........"): # text generation st.session_state["state"] = predict(prompt_text, max_length, top_p, temperature, st.session_state["state"])逐句解析代码

修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

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