os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'
if __name__ == '__main__':
threshold = 0.5
state_dict_path = 'output/_ckpt_epoch_30.ckpt'
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = AlbertForSequenceClassification.from_pretrained('albert_large_chinese', num_labels=150)
state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict']
new = dict()
for key, value in state_dict.items():
key = '.'.join(key.split('.')[1:])
new[key] = value
model.load_state_dict(new, strict=False)
model.eval()
model = model.to(device)
tok = BertTokenizer.from_pretrained("albert_large_chinese")
mlb = joblib.load('mlb.bin').classes_
mlb_ = joblib.load('mlb.bin')
index_to_class = dict()
for i, item in enumerate(mlb):
index_to_class[i] = item
np_x_test = np.load('traindata/X_test.npy', allow_pickle=True)
X_test_input_ids = torch.tensor(np.array([item['input_ids'] for item in np_x_test])).long()
X_test_attention_mask = torch.tensor(np.array([item['attention_mask'] for item in np_x_test])).long()
y_test = np.load('traindata/y_test.npy', allow_pickle=True).tolist()
all_targets = []
all_results = []
'''
统计多标签分类precision、覆盖率cover
'''
precision_numerator=0
precision_denominator=0
for index in trange(len(np_x_test)):
with torch.no_grad():
ids = X_test_input_ids[index].unsqueeze(0)
ids = ids.to(device)
mask = X_test_attention_mask[index].unsqueeze(0)
mask = mask.to(device)
result_logits = model(input_ids=ids,attention_mask=mask)[0][0].cpu()
targets = y_test.todense()[index].tolist()[0]
result_logits = torch.sigmoid(result_logits).tolist()
results = [1 if item > threshold else 0 for item in result_logits]
if len(results) != len(targets):
print("error predict result info")
'''
一条数据的预测标签的数量，以及预测对的个数--》累计
'''
tmp_con = [i for i, j in zip(results, targets) if i == j and i == 1]
precision_numerator=precision_numerator+len(tmp_con)
precision_denominator=precision_denominator+results.count(1)
all_targets.append(targets)
all_results.append(results)
all_targets = np.array(all_targets, dtype=np.int32)
all_results = np.array(all_results, dtype=np.int32)
print('f1', f1_score(all_targets, all_results, average='micro'))
print('p', precision_score(all_targets, all_results, average='micro'))
print('r', recall_score(all_targets, all_results, average='micro'))
print("accuracy score==>",accuracy_score(all_targets, all_results))
covers = sum([1 if sum(result) > 0 else 0 for result in all_results])
covers_all = len(all_results)
print('coverage',covers,covers_all,covers/covers_all)
print(
"precision",
precision_numerator,
precision_denominator,
precision_numerator / precision_denominator,
)
上面的代码怎么理解，需要把一条文本，加载到多分类模型中，然后输出这句话的文本及标签怎么写？
引用chatgpt部分指引作答：
这段代码是一个基于预训练的Albert模型进行多标签文本分类的例子，包含以下主要步骤：
1 加载预训练的Albert模型，设定设备（CPU或GPU）和模型参数。
2 加载tokenizer，用于将文本转化为模型可处理的输入。
3 加载训练好的多标签分类器模型，以及标签（即类别）的索引与名称的映射关系。
4 加载待预测的文本数据和对应的标签数据，逐条进行预测。
5 对每条文本进行预测，得到模型输出的概率向量，再进行阈值判定，得到最终的预测结果。
6 统计预测结果的精度、召回率、覆盖率等评价指标，并输出结果。
如果需要将一条文本加载到多标签分类模型中并输出文本及标签，可以按以下方式编写代码（假设文本为"test text"）：
import torch
from transformers import AlbertTokenizer, AlbertForSequenceClassification
# 加载模型
model = AlbertForSequenceClassification.from_pretrained('albert_large_chinese', num_labels=150)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)
# 加载tokenizer
tokenizer = AlbertTokenizer.from_pretrained('albert_large_chinese')
# 加载标签映射关系
index_to_class = {0: "label1", 1: "label2", 2: "label3", ...}
# 加载模型参数
state_dict = torch.load('path/to/model.pth', map_location=torch.device('cpu'))['state_dict']
new = dict()
for key, value in state_dict.items():
key = '.'.join(key.split('.')[1:])
new[key] = value
model.load_state_dict(new, strict=False)
# 对待预测的文本进行编码
text = "test text"
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)
input_ids = input_ids.to(device)
attention_mask = torch.ones(input_ids.shape, dtype=torch.long, device=device)
# 进行预测
with torch.no_grad():
result_logits = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0][0].cpu()
result_probs = torch.sigmoid(result_logits).tolist()[0]
# 根据阈值判定预测结果，并输出文本及标签
threshold = 0.5
predicted_labels = [index_to_class[i] for i in range(len(result_probs)) if result_probs[i] > threshold]
print("Input text: ", text)
print("Predicted labels: ", predicted_labels)
需要注意的是，标签映射关系需要根据实际情况进行修改，以对应训练时所使用的标签。另外，在加载模型参数时，可能需要根据实际情况进行一些调整，例如更改路径或设备。
这段代码用于执行多文本分类任务，使用了预训练的 Albert 模型，并将其应用于多标签分类任务。代码首先设置了环境变量 "CUDA_VISIBLE_DEVICES"，以便在训练时只使用一个可用的 GPU。接着，代码加载预训练好的 Albert 模型，模型的权重加载自 'output/_ckpt_epoch_30.ckpt' 文件，模型结构使用 'albert_large_chinese' 预训练模型。然后，代码计算了模型在测试集上的多标签分类性能指标，包括 F1 分数、准确率、召回率和覆盖率。
要将一条文本加载到多分类模型中并输出文本及其标签，可以按照以下步骤进行：
使用预训练的分词器对输入文本进行分词，得到输入 ID 和注意力掩码。例如：
input_text = "这是一个示例文本"
encoded_input = tok.encode_plus(input_text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=512)
input_ids = encoded_input['input_ids']
attention_mask = encoded_input['attention_mask']
将输入 ID 和注意力掩码加载到模型中，获得输出结果。例如：
with torch.no_grad():
input_ids = input_ids.to(device)
attention_mask = attention_mask.to(device)
logits = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0][0].cpu()
使用 Sigmoid 函数处理输出的 logits，然后根据阈值将其转换为二进制标签。例如：
threshold = 0.5
logits = torch.sigmoid(logits).tolist()
predicted_labels = [1 if item > threshold else 0 for item in logits]
将预测的二进制标签转换为对应的类别。例如：
predicted_classes = [index_to_class[i] for i, value in enumerate(predicted_labels) if value == 1]
最后，输出输入文本及其预测的类别：
print("输入文本:", input_text)
print("预测类别:", predicted_classes)
不懂的可以继续提问，如对你有所帮助 望采纳
通过将将神经网络、支持向量机和lightGMB 加入到组合中，软投票的准确率从 88.68% 提高了 0.46% 至 89.14%，新的软投票准确率比最佳个体算法（XG Boost 为 88.38 提高了 0.76% ）。添加准确度分数低于 XGBoost 的 Light GMB 将集成性能提高了 0.1%！也就是说集成不是最佳的模型也能够提升软投票的性能。如果是 Kaggle 比赛，那么 0.76% 可能是巨大的，可能会让你在排行榜上飞跃。
作者：Graham Harrison
cv=kfold))
会得到一个错误：
```python
ValueError: could not broadcast input array from shape (2000,1) into shape (2000)
这个问题很好解决，是因为输出是（2000，1）而输入的要求是（2000），所以我们可以使用np.squeeze将第二个维度删除即可。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' # 设置使用的GPU编号为0，即只使用第一个GPU
if __name__ == '__main__': # 如果当前脚本为主程序
threshold = 0.5 # 设置阈值为0.5，用于二分类
state_dict_path = 'output/_ckpt_epoch_30.ckpt' # 模型参数路径，即训练好的模型的参数文件
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 如果有GPU可用，则使用GPU，否则使用CPU
# 加载预训练模型，这里使用的是ALBERT模型，num_labels表示分类的类别数
model = AlbertForSequenceClassification.from_pretrained('albert_large_chinese', num_labels=150)
# 加载模型参数，map_location=torch.device('cpu')表示将模型参数加载到CPU上
state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict']
new = dict()
for key, value in state_dict.items():
key = '.'.join(key.split('.')[1:]) # 将key中的"module."去掉
new[key] = value
model.load_state_dict(new, strict=False) # 加载模型参数
model.eval() # 设置模型为评估模式
model = model.to(device) # 将模型移动到指定设备上
# 加载BertTokenizer和MultiLabelBinarizer
tok = BertTokenizer.from_pretrained("albert_large_chinese") # 加载BertTokenizer
mlb = joblib.load('mlb.bin').classes_ # 加载MultiLabelBinarizer
mlb_ = joblib.load('mlb.bin')
index_to_class = dict()
for i, item in enumerate(mlb):
index_to_class[i] = item
# 加载测试数据
np_x_test = np.load('traindata/X_test.npy', allow_pickle=True) # 加载测试数据的输入
X_test_input_ids = torch.tensor(np.array([item['input_ids'] for item in np_x_test])).long() # 将测试数据的输入转换为tensor
X_test_attention_mask = torch.tensor(np.array([item['attention_mask'] for item in np_x_test])).long() # 将测试数据的attention mask转换为tensor
y_test = np.load('traindata/y_test.npy', allow_pickle=True).tolist() # 加载测试数据的标签
all_targets = [] # 存储所有的真实标签
all_results = [] # 存储所有的预测结果
'''
统计多标签分类precision、覆盖率cover
'''
precision_numerator=0 # 统计预测正确的标签数量
precision_denominator=0 # 统计预测的标签数量
# 遍历所有的测试数据
for index in trange(len(np_x_test)):
with torch.no_grad(): # 不需要计算梯度
ids = X_test_input_ids[index].unsqueeze(0) # 获取当前测试数据的输入
ids = ids.to(device) # 将输入移动到指定设备上
mask = X_test_attention_mask[index].unsqueeze(0) # 获取当前测试数据的attention mask
mask = mask.to(device) # 将attention mask移动到指定设备上
result_logits = model(input_ids=ids,attention_mask=mask)[0][0].cpu() # 使用模型进行预测，并将结果移动到CPU上
targets = y_test.todense()[index].tolist()[0] # 获取当前测试数据的真实标签
result_logits = torch.sigmoid(result_logits).tolist() # 将预测结果进行sigmoid处理，并转换为list
results = [1 if item > threshold else 0 for item in result_logits] # 根据阈值将预测结果转换为0或1
if len(results) != len(targets):
print("error predict result info")
'''
一条数据的预测标签的数量，以及预测对的个数--》累计
'''
tmp_con = [i for i, j in zip(results, targets) if i == j and i == 1] # 统计预测正确的标签数量
precision_numerator=precision_numerator+len(tmp_con) # 累加预测正确的标签数量
precision_denominator=precision_denominator+results.count(1) # 累加预测的标签数量
all_targets.append(targets) # 将当前测试数据的真实标签添加到all_targets中
all_results.append(results) # 将当前测试数据的预测结果添加到all_results中
all_targets = np.array(all_targets, dtype=np.int32) # 将all_targets转换为numpy数组
all_results = np.array(all_results, dtype=np.int32) # 将all_results转换为numpy数组
print('f1', f1_score(all_targets, all_results, average='micro')) # 输出f1 score
print('p', precision_score(all_targets, all_results, average='micro')) # 输出precision
print('r', recall_score(all_targets, all_results, average='micro')) # 输出recall
print("accuracy score==>",accuracy_score(all_targets, all_results)) # 输出accuracy score
covers = sum([1 if sum(result) > 0 else 0 for result in all_results]) # 统计覆盖率
covers_all = len(all_results) # 统计总数
print('coverage',covers,covers_all,covers/covers_all) # 输出覆盖率
print(
"precision",
precision_numerator,
precision_denominator,
precision_numerator / precision_denominator,
) # 输出precision