通过For循环将测试集中的数据完成测试
时间: 2024-05-03 15:16:57 浏览: 22
好的,我先假设你已经有了测试集的数据和训练好的模型,可以按照以下步骤完成测试:
1. 首先导入需要的库和模型:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 读取训练好的模型和tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('model_checkpoint')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('model_checkpoint')
```
2. 循环遍历测试集中的每个样本:
```python
for example in test_data:
# 对样本进行分词和编码
input_ids = tokenizer.encode(example['text'], return_tensors='pt')
# 将编码后的输入传入模型,生成输出
output = model.generate(input_ids)
# 将输出解码为文字
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 对输出进行评估,比如计算生成文本与真实文本的相似度等等
evaluate(output_text, example['label'])
```
其中 `test_data` 是一个包含多个样本的测试集,每个样本都至少包含一个文本以及对应的标签,`evaluate` 函数可以根据具体任务进行定义。
3. 在循环结束后,可以输出测试集上的总体评估结果等信息。
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