如何计算？
有回答称使用logit来计算。但是这种计算岂不是句子越长概率越低了？
标题的问题是给定label的情况下。
那么在没给定label的情况下，又如何得到generate出来的句子的概率呢？（理论上不应该再把这个当做label放进t5重新算了）。注意，这句话不是beam search出来的。这句话是beam＝1同时开启sample得到的，返回值不会包括sequences score。
引用new bing作答：
要计算给定一个batch的encoder input下label的概率，可以使用T5模型的generate方法。具体来说，需要将输入编码为T5的encoder输入，然后使用T5模型的generate方法来生成预测结果，最后使用softmax函数将结果转换为概率值。
具体步骤如下：
1 使用T5的tokenizer将输入文本编码为T5的encoder输入。这包括将文本分段、添加特殊标记等操作。
2 使用T5模型的generate方法生成预测结果。这包括将encoder输入输入到T5的encoder中，然后使用T5的decoder来生成预测结果。
3 将生成的结果输入到softmax函数中，将结果转换为概率值。
如果要计算在没有给定label的情况下，生成的句子的概率，可以使用T5模型的score方法。具体来说，需要将生成的句子编码为T5的输入，并将其输入到T5模型的score方法中，该方法会返回一个表示该句子概率的值。不过需要注意的是，T5模型在score方法中使用的是logits，而不是概率值。因此，如果需要得到概率值，可以使用softmax函数来将logits转换为概率值。
以下是一个使用transformers库中的T5模型来计算给定一个batch的encoder input下label的概率的Python代码示例：
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch
# 初始化T5 tokenizer和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
# 定义输入文本
inputs = ['This is the first input.', 'This is the second input.']
# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.batch_encode_plus(inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")["input_ids"]
# 生成预测结果
outputs = model(input_ids=input_ids)
# 获取logits并使用softmax函数将其转换为概率值
logits = outputs.logits
probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)
# 输出结果
print(probs)
如果要计算生成的句子的概率，可以使用以下代码示例：
# 定义要生成的文本
text = 'This is the generated text.'
# 对生成的文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
# 计算生成文本的概率
score = model.score(input_ids)
# 将logits转换为概率值
prob = torch.nn.functional.softmax(score, dim=-1)
# 输出结果
print(prob)
需要注意的是，在这个例子中，我们使用了T5模型的score方法来计算生成文本的概率。该方法返回一个表示该句子概率的值。不过需要注意的是，T5模型在score方法中使用的是logits，而不是概率值。因此，我们需要使用softmax函数来将logits转换为概率值。
要计算给定一个batch的encoder input下label的概率，可以使用transformers库中的T5ForConditionalGeneration模型。首先，需要将encoder input和label转化为模型可以理解的格式，即token ids。然后，将其输入模型中，得到输出logits。最后，将logits转化为概率值。
以下是一个示例代码：
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# 初始化tokenizer和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
# 定义encoder input和label
encoder_input = ['input sentence 1', 'input sentence 2']
label = ['output sentence 1', 'output sentence 2']
# 将encoder input和label转化为token ids
encoder_input_ids = tokenizer(encoder_input, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').input_ids
label_ids = tokenizer(label, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').input_ids
# 输入模型得到logits
outputs = model(input_ids=encoder_input_ids, labels=label_ids)
logits = outputs.logits
# 将logits转化为概率值
probabilities = logits.softmax(dim=-1)
# 打印结果
print(probabilities)
对于在没给定label的情况下，要得到generate出来的句子的概率，可以使用T5ForConditionalGeneration模型中的generate方法。generate方法可以生成一个或多个句子，并返回其token ids和相应的logits。然后，可以将logits转化为概率值。
以下是一个示例代码：
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# 初始化tokenizer和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
# 定义encoder input
encoder_input = 'input sentence'
# 使用generate方法生成一个句子
generated_ids = model.generate(input_ids=tokenizer(encoder_input, return_tensors='pt').input_ids)
# 将生成的句子的token ids输入模型得到logits
outputs = model(input_ids=generated_ids)
logits = outputs.logits
# 将logits转化为概率值
probabilities = logits.softmax(dim=-1)
# 打印结果
print(probabilities)
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
对于给定一个batch的encoder input下label的概率计算，可以使用transformers库中的T5ForConditionalGeneration和torch.nn中的CrossEntropyLoss来计算。具体步骤如下：
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")
inputs = tokenizer(['First sentence', 'Another sentence'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
labels = tokenizer(['Label for first sentence', 'Label for another sentence'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
outputs = model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], decoder_input_ids=labels['input_ids'], labels=labels['input_ids'])
loss = outputs.loss
outputs = model.generate(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], max_length=50, num_beams=1, do_sample=True, temperature=0.9)
logits = model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], decoder_input_ids=outputs).logits
probs = torch.softmax(logits[0, -1], dim=0)
其中，generate函数用于生成输出，logits表示模型生成的logits，probs表示对应的概率分布。
对于没有给定label的情况，可以利用交叉熵损失函数中的公式计算概率分布。
在计算logit的时候，确实句子越长概率越低，这是因为softmax函数的输出值是概率分布，各值的和为1，当输入值为正负无穷大时，softmax函数的输出值就会取到0或1，而当输人值的绝对值很小时，softmax函数的输出值会趋于相等，这样就会出现梯度消失的现象。因此，通常在计算logit时，可以采用特殊的技巧来避免这种情况的发生，例如设置截断长度等。
下面是一个完整的计算样例代码，包括给定label的情况和没有给定label的情况：
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, AdamW
import torch.nn as nn
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")
# 给定label的情况
inputs = tokenizer(['First sentence', 'Another sentence'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
labels = tokenizer(['Label for first sentence', 'Label for another sentence'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
outputs = model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], decoder_input_ids=labels['input_ids'], labels=labels['input_ids'])
loss = outputs.loss
print(loss)
# 没有给定label的情况
inputs = tokenizer('First sentence', padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], max_length=50, num_beams=1, do_sample=True, temperature=0.9)
logits = model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], decoder_input_ids=outputs).logits
probs = torch.softmax(logits[0, -1], dim=0)
print(probs)
需要注意的是，样例代码中计算给定label的情况下的概率，使用了交叉熵损失函数，因此需要使用反向传播更新模型参数；而在计算没有给定label的情况下的概率时，只需要根据输入输出计算得到结果，不需要更新模型参数。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
引用chatGPT作答，要使用Transformers T5模型计算在给定一个batch的encoder input下label的概率，可以按照以下步骤进行：
1.确定需要计算概率的label，例如"label_1"。
2.对每个输入文本进行编码，使用T5模型的tokenizer对输入进行编码，得到input_ids和attention_mask。
3.使用T5模型对input_ids和attention_mask进行前向传递，得到输出。在这里，我们需要使用T5模型的生成模式，因为我们想要生成一个关于输入文本和给定label的输出文本。
4.将输出文本与label_1进行比较，可以使用相似度度量（如余弦相似度）来比较两个文本的相似度，从而计算生成文本与给定label的相似度得分。
5.对于每个输入文本，重复步骤2到步骤4，计算出生成文本与给定label的相似度得分。
6.将得分归一化为概率分布，例如使用softmax函数，得到每个输入文本生成给定label的概率分布。
以下是一个示例代码，假设有一个batch_size为4的输入文本列表inputs和对应的label列表labels，要计算给定label_1的概率分布：
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
label_to_generate = "label_1"
label_input = f"generate text for {label_to_generate}:"
input_ids = []
attention_masks = []
for text in inputs:
input_text = f"{text} {label_input}"
encoded = tokenizer.encode_plus(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, padding="max_length", truncation=True)
input_ids.append(encoded.input_ids)
attention_masks.append(encoded.attention_mask)
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks, max_length=512)
scores = []
for i, output in enumerate(outputs):
gen_text = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
label_text = labels[i][label_to_generate]
similarity_score = calculate_similarity_score(gen_text, label_text) # 假设已经实现了calculate_similarity_score函数
scores.append(similarity_score)
score_tensor = torch.tensor(scores)
prob_distribution = torch.softmax(score_tensor, dim=0)
在上面的代码中，我们使用T5模型的generate函数生成了输出文本，然后计算了每个输出文本与给定label的相似度得分。最后，我们使用PyTorch的softmax函数将得分归一化为概率分布。
如果在没有给定label的情况下，要计算T5模型生成的句子的概率，可以使用T5模型的logits作为得分（score）来近似计算概率。T5模型的logits是每个token在每个位置上的得分，可以看作是生成句子的概率分布。我们可以将每个token的logit相加得到整个句子的logits，然后使用softmax函数将logits归一化为概率分布。以下是一个示例代码：
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
input_text = "input text to generate"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=512, num_beams=1, do_sample=True, temperature=1.0)
generated_ids = outputs[0]
generated_text = tokenizer.decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
logits = outputs.logits[0]
logits_sum = torch.sum(logits, dim=1)
prob_distribution = torch.softmax(logits_sum, dim=0)
在上面的代码中，我们使用T5模型的generate函数生成了输出文本，然后使用logits属性获取了logits。对于每个token，我们将它在每个位置上的logit相加，得到整个句子的logits。最后，我们使用PyTorch的softmax函数将logits归一化为概率分布。