from model.question_classify_model import QuestionClassify def test_question_classify(): # question = "章子怡演过哪些电影" question = "wuji评分" # question = "英雄剧情" question_classify = QuestionClassify() result = question_classify.predict(question) print(f"{question} category:{result}")分析代码
时间: 2024-03-31 21:35:14 浏览: 11
这段代码定义了一个名为 `test_question_classify` 的函数,该函数使用了一个叫做 `QuestionClassify` 的模型来对问题进行分类。具体来说,函数接受一个字符串类型的参数 `question`,表示待分类的问题。在函数中,我们通过实例化 `QuestionClassify` 类来创建一个分类器对象 `question_classify`,然后调用其 `predict` 方法,将 `question` 作为参数传入,得到分类结果 `result`。最后,函数输出了问题和分类结果。其中,测试用例中给出了三个不同的问题,分别为 "章子怡演过哪些电影"、"wuji评分" 和 "英雄剧情",我们可以通过修改 `question` 参数来测试不同的问题分类效果。
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SELECT substring_index( SELECT tc.commodity_classify FROM tb_commodity tc WHERE tc.merchant_id = 97 AND !ISNULL(tc.commodity_classify) GROUP BY tc.commodity_classify LIMIT 1 ,',',-1)
这是一条 MySQL 数据库查询语句。它的作用是从表 tb_commodity 中选择商家ID为 97 的商品分类,并从第二个分类开始,以逗号为分隔符返回后面的所有分类。
具体来说,这个查询语句先通过 WHERE 子句过滤出商家ID为 97 的商品,然后通过 GROUP BY 子句将它们按照分类分组。接着,使用 LIMIT 子句跳过第一个分类,再使用 substring_index 函数从第二个分类开始提取后面的所有分类,并以逗号为分隔符连接它们。最后,查询结果将返回一个字符串,其中包含所有第二个分类及其后面的分类。
if args.fine_tune: model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2) name = config.classify_type.replace('3', '2') model.load_state_dict( torch.load(config.save_path + '/{}_{}_{}.ckpt'.format(config.model_name, name, 5))) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes) torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data) nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)
这段代码中包含了模型的微调(fine-tuning)部分。根据代码中的条件`args.fine_tune`,如果为`True`,则执行以下操作:
1. 修改模型的全连接层(fc):
- `model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, args.classes_level2)`:将模型的全连接层修改为输出维度为`args.classes_level2`的线性层。这个操作可能是为了在微调时,将模型的输出层调整为新的分类任务。
2. 加载预训练模型权重:
- `model.load_state_dict(...)`:从指定路径加载预训练模型的权重。`config.save_path`是保存模型权重的路径,`config.model_name`是模型的名称,`name`是根据`config.classify_type`生成的新名称,`5`是一个数字,可能表示预训练模型的版本号或其他标识符。这个操作可能是为了将预训练模型的权重加载到模型中,以便在微调过程中使用。
3. 冻结预训练模型的参数:
- `for param in model.parameters(): param.requires_grad = False`:将模型中所有参数的梯度计算设置为不可求导,即冻结参数。这个操作可能是为了在微调过程中只更新新添加的全连接层的参数。
4. 修改模型的全连接层(fc)为新的分类任务:
- `model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, config.num_classes)`:将模型的全连接层修改为输出维度为`config.num_classes`的线性层。这个操作可能是为了适应新的分类任务,将模型的输出层调整为正确的类别数。
5. 使用 Xavier 初始化方法和常数初始化方法对新的全连接层参数进行初始化:
- `torch.nn.init.xavier_normal_(model.fc.weight.data)`:使用 Xavier 初始化方法对全连接层的权重进行初始化。
- `nn.init.constant_(model.fc.bias.data, 0)`:使用常数初始化方法将全连接层的偏置项初始化为零。
通过以上操作,可以实现对预训练模型的微调,将其适应新的分类任务。需要注意的是,这段代码中的具体逻辑和参数值可能根据实际情况有所变化,你可以根据实际的代码逻辑和配置参数来理解这段代码的具体作用。