import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
model_name="bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
带有语言模型头的模型
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
input_text='人生该如何起头'
inx_token=tokenizer.encode(input_text)# 索引序列,加了开始索引101和结束索引102
#开始标记CLS,结束标记SEP,中间每个索引对应一个token
text_token=tokenizer.convert_ids_to_tokens(inx_token)
with torch.no_grad():
output=model(torch.tensor(inx_token))
print(type(output))
last_hidden=output'logits'
print(last_hidden.shape,last_hidden)# (1,9,21128)(batch_size,seq_len,d_model)
print(len(last_hidden0,0,:),max(last_hidden0,0,:),min(last_hidden0,0,:))
from transformers import AutoModel
不带语言模型头的模型
no_head_model=AutoModel.from_pretrained(model_name)
tensor_token=torch.tensor(inx_token)# tensor小写是int64,Tensor大写是float32
print(tensor_token.shape,tensor_token.dtype)
with torch.no_grad():
no_head_output=no_head_model(tensor_token)
last_hidden=no_head_output'last_hidden_state'
print(last_hidden.shape,last_hidden)# (1,9,768)
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
#分类模型
class_model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
with torch.no_grad():
class_output=class_model(tensor_token)
class_output=class_output'logits'
print(class_output.shape,class_output)# 形状:(1,2)
input_text1='我家的小狗是黑色的'
input_text2='我家的小狗是什么颜色的呢?'
#句子对,开始索引101,句子间分割102,第二个句子的结束102
inx_token=tokenizer.encode(input_text1,input_text2)
text_token=tokenizer.convert_ids_to_tokens(inx_token)
print(text_token)# CLS,SEP,SEP,索引对应分词字符串
return_tensors:返回pytorch数据,padding:不够长度的填充0,truncation:过长的阶段
inx_tok=tokenizer(input_text2,input_text1,\
return_tensors='pt',padding=True, truncation=True)
input_ids=inx_tok'input_ids'
token_type_ids=inx_tok'token_type_ids'
print(type(input_ids),type(token_type_ids))
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering
aq=AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
with torch.no_grad():
aq_output=aq(input_ids,token_type_ids=token_type_ids)
start_inxes=aq_output'start_logits'0
end_inxes=aq_output'end_logits'0
print(len(start_inxes),len(end_inxes))
start=torch.argmax(start_inxes)
end=torch.argmax(end_inxes)
(input_text1+input_text2)start:end
定义问题和上下文
question = "你好，请问今天天气怎么样？"
context = "今天是晴天，气温适中，非常适合户外活动。"
使用分词器对问题和上下文进行编码
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt', \
padding=True, truncation=True)
input_ids = inputs'input_ids'
attention_mask = inputs'attention_mask'
在Transformers库中，模型并不是通过数字本身来识别分割符的，
而是通过分词器（Tokenizer）对输入文本的处理来识别这些特殊标记。
在不计算梯度的情况下进行推理
with torch.no_grad():
outputs =aq(input_ids, attention_mask=attention_mask)
获取起始和结束位置的得分
start_logits = outputs.start_logits0
end_logits = outputs.end_logits0
显示得分（通常会有很多，对应文本中的每个token）
display(start_logits, end_logits)
获取最大值的索引：使用torch.argmax或其他类似函数，
找到start_logits和end_logits中最大值对应的索引。
这些索引表示答案在输入文本中的起始和结束位置。
print(torch.argmax(start_logits),torch.argmax(end_logits))
获取最大值的索引
start_index = torch.argmax(start_logits)
end_index = torch.argmax(end_logits)
确保索引在有效范围内
max_len = input_ids.size(1)
start_index = start_index.item()
end_index = end_index.item()
start_index = max(0, start_index)
end_index = min(max_len - 1, end_index)
确保起始位置在结束位置之前
if start_index > end_index:
可以选择忽略这种情况，或者设置一个默认的答案或错误消息
answer = "无效的预测!"
else:
使用分词器将token IDs转换回文本
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
answer_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids0, start_index:end_index+1)
print(answer_tokens)
answer = tokenizer.decode(input_ids0, start_index:end_index+1)
print(f"Answer: {answer}")