text1_ids,text2_ids = .convert_tokens_to_ids(text1),.convert_tokens_to_ids(text2) text1_ids, out1_ids = self.random_mask(text1_ids)#添加mask预测 text2_ids, out2_ids = self.random_mask(text2_ids) input_ids = [.cls_token_id] + text1_ids + [.sep_token_id] + text2_ids...
std::string line;while(std::getline(std::cin, line)) {autotokens = tokenizer.tokenize(line);autoids = tokenizer.convertTokensToIds(tokens); std::cout <<"#"<<convertFromUnicode(boost::join(tokens,L" ")) <<"#"<<"\t";for(size_ti =0; i < ids.size(); i++) {if(i!=0) std:...
seq = self.bert_tokenizer.convert_tokens_to_ids(seq) # 根据max_seq_len与seq的长度产生填充序列 padding = [0] * (max_seq_len - len(seq)) # 创建seq_mask seq_mask = [1] * len(seq) + padding # 创建seq_segment seq_segment = [0] * len(seq) + padding #对seq拼接填充序列 seq +...
(self, index): """ 步骤三:实现__getitem__方法,定义指定index时如何获取数据,并返回单条数据(训练数据,对应的标签) """ text=paddle.to_tensor(vocab.convert_tokens_to_ids(self.data[0][index])) label = paddle.to_tensor(self.data[1][index]) return text, label def __len__(self): """...
# 切分出的 tokens 转换为对应的 token IDids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)print(ids)# [7993, 170, 13809, 23763, 2443, 1110, 3014]# 可以通过 encode() 函数将这两个步骤合并sequence="Using a Transformer network is simple"sequence_ids=tokenizer.encode(sequence)print(sequence_ids)# [...
当我们点击加密和解密按钮时,将调用encryptButton()和decryptButton()函数;它们将在以下部分中解释。 使用Tk()命令创建主 Tkinter 窗口,该命令返回所有小部件/控件可以放置的主窗口。 我们将定义六个控件如下: Label:这显示了加密消息的提示输入信息: Entry:这提供了一个文本框来接收用户要加密的消息 ...
stop_words = set(stopwords.words('english')) word_tokens = word_tokenize(example_sent) filtered_sentence = [w for w in word_tokens if not w in stop_words] filtered_sentence = [] for w in word_tokens: if w not in stop_words: filtered_sentence.append(w) print(word_tokens) print(...
image = Image.open(img_path1).convert("RGB") pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").pixel_values generated_ids = model.generate(pixel_values) extract_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] ...
我们希望能从患者住院期间的临床记录来预测该患者未来30天内是否会再次入院,该预测可以辅助医生更好的选择治疗方案并对手术风险进行评估。在临床中治疗手段...
def tokens(): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?client_id=请填写自己的API Key&client_secret=请填写自己的Secret Key&grant_type=client_credentials" payload = json.dumps("") headers = { 'Content-Type': 'application/json', ...