隨著信息技術(shù)和通信技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們已經(jīng)步入了智能工業(yè)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，各種智能技術(shù)的應(yīng)用正在推動(dòng)著工業(yè)的升級(jí)和轉(zhuǎn)型，人工智能技術(shù)、5G技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等新一代信息技術(shù)正在不斷推進(jìn)著時(shí)代進(jìn)步和發(fā)展。

　　人工智能技術(shù)是智能工業(yè)時(shí)代的核心技術(shù)之一。人工智能技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。這些技術(shù)的應(yīng)用使得機(jī)器能夠自主地學(xué)習(xí)、理解和判斷，可以幫助工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化和高效化的生產(chǎn)和管理。

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　　encode_dict=tokenizer.encode_plus(text=sent_tokens,

　　max_length=MAX_SEQ_LEN,

　　is_pretokenized=True,

　　pad_to_max_length=True,

　　return_tensors='pt',

　　return_token_type_ids=True,

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　　batch_size=32

　　關(guān)于區(qū)塊鏈項(xiàng)目技術(shù)開(kāi)發(fā)唯:yy625019，代幣發(fā)行、dapp智能合約開(kāi)發(fā)、鏈游開(kāi)發(fā)、多鏈錢(qián)包開(kāi)發(fā)

　　交易所開(kāi)發(fā)、量化合約開(kāi)發(fā)、互助游戲開(kāi)發(fā)、Nft數(shù)字藏品開(kāi)發(fā)、眾籌互助開(kāi)發(fā)、元宇宙開(kāi)發(fā)、swap開(kāi)發(fā)、

　　鏈上合約開(kāi)發(fā)、ido開(kāi)發(fā)、商城開(kāi)發(fā)等，開(kāi)發(fā)過(guò)各種各樣的系統(tǒng)模式，更有多種模式、制度、案例、后臺(tái)等，成熟技術(shù)團(tuán)隊(duì)，歡迎實(shí)體參考。

　　input1=encode_dict['input_ids']

　　input2=encode_dict['attention_masks']

　　input3=encode_dict['token_type_ids']

　　batch_input1=torch.repeat_interleave(input1,repeats=batch_size,dim=0)

　　batch_input2=torch.repeat_interleave(input2,repeats=batch_size,dim=0)

　　batch_input3=torch.repeat_interleave(input3,repeats=batch_size,dim=0)

　　tensor_input0=torch.LongTensor(batch_input1)

　　tensor_input1=torch.LongTensor(batch_input2)

　　tensor_input2=torch.LongTensor(batch_input3)

　　開(kāi)發(fā)需求I35模式7O98案例O7I8

　　通過(guò)torch.onnx.export接口進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中input_names,out_names是模型的輸入輸出在模型構(gòu)建時(shí)取的名字。

　　input_names=['input_ids','input_masks','token_type_ids']

　　outputs_names=['output1','output2']

　　onnx_name='convert.onnx'

　　torch.onnx.export(model,(),onnx_name,input_names=input_names,

　　output_names=outputs_names,verbose=True,opset_version=11,

　　dynamic_axes={'input_ids':{0:'batch_size'},

　　{'input_masks':{0:'batch_size'},

　　{'token_type_ids':{0:'batch_size'},

　　{'output1':{0:'batch_size'},

　　{'output2':{0:'batch_size'}})

　　batch輸入必須設(shè)置dynamic_axes，不然batch推理就不行了