如何打印预训练拥抱脸 model 的输出？

Question

我正在尝试根据预训练的 huggingface model 进行分类。如何打印 output（带标签的分类）？

import torch as pt
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lwachowiak/Metaphor-Detection-XLMR")

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("lwachowiak/Metaphor-Detection-XLMR")

inputs = tokenizer("The virus is an enemy", return_tensors="pt")`
outputs = model(**inputs)

答案应该是“敌人”有 label“1”，但如果我打印 output，答案是：

TokenClassifierOutput(loss=None, logits=tensor([[[ 2.1014, -1.9961],
         [ 6.3821, -5.9710],
         [ 5.4977, -5.3213],
         [ 6.0334, -5.7669],
         [ 5.8730, -5.6598],
         [-1.0633,  0.7815],
         [-2.0203,  1.4977],
         [-1.3852,  0.6271],
         [ 5.8815, -5.7773]]], grad_fn=<ViewBackward0>), hidden_states=None, attentions=None)

我错过了什么？

Answer 1

token分类有huggingface的教程可以参考。

简而言之，要获得预测，您可以简单地写：

predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)

希望这能回答你的问题