完善predict(self,data):
时间: 2024-04-30 16:21:47 浏览: 13
好的,下面是一个参考实现:
```python
def predict(self, data):
# 将输入的文本转换为索引序列
input_ids = self.tokenizer.encode(data, return_tensors='pt')
# 使用模型进行预测,得到输出的索引序列
output_ids = self.model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=self.max_length,
pad_token_id=self.tokenizer.pad_token_id,
bos_token_id=self.tokenizer.bos_token_id,
eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id,
num_beams=self.num_beams,
no_repeat_ngram_size=self.no_repeat_ngram_size,
early_stopping=self.early_stopping,
temperature=self.temperature,
top_p=self.top_p,
top_k=self.top_k,
do_sample=self.do_sample
)
# 将输出的索引序列转换为文本
output_text = self.tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
return output_text
```
这个函数接受一个字符串参数 `data`,表示输入的文本。首先,我们使用 `tokenizer` 对象将输入的文本转换为索引序列。然后,我们使用 `generate()` 方法对模型进行预测,得到输出的索引序列。在调用 `generate()` 方法时,我们传入了一些参数来控制生成的文本的质量和多样性,例如 `num_beams`、`temperature`、`top_p` 等等。最后,我们将输出的索引序列转换为文本,并返回这个文本字符串。