以下は、少数のショット学習を使用したBERT分類モデルのサンプルコードです。

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トーチをインポートします
トランスを輸入します

＃创创
Model = Transformers.AutomodelformequenceClassification.from_pretraine（ "Bert-Base-Uncased"））

＃トークンザーを作成します
tokenizer = transformers.autotokenizer.from_pretraine（ "bert-base-uncased"）

＃データセットを読み込みます
データセット= ...＃データセット

＃トレーニングデータを準備します（各タスクにはサンプルが1つしかないと仮定します）
入力= []
ラベル= []
データセットのtask_samplesの場合：
    task_input_ids = []
    task_samplesのサンプルの場合：
        input_ids = tokenizer.encode（sample ["text"]、add_special_tokens = true）
        task_input_ids.append（input_ids）
    inputs.append（task_input_ids）
    labels.append（task_samples [0] ["label"]））

＃
optimizer = torch.optim.adamw（model.parameters（）、lr = 1e-5）
範囲のエポックの場合（num_epochs）：
    task_inputsの場合、zipのtask_labels（入力、ラベル）：
        task_inputs = torch.longtersor（task_inputs）
        task_labels = torch.longtersor（[task_labels]））
        model.train（）
        optimizer.zero_grad（）
        outputs = model（task_inputs、labels = task_labels）
        loss = outputs.loss
        loss.backward（）
        optimizer.step（）

＃测试测试
test_dataset = ...＃テストセット
total_correct = 0
total_count = 0
test_datasetのtask_samplesの場合：
    task_input_ids = []
    task_samplesのサンプルの場合：
        input_ids = tokenizer.encode（sample ["text"]、add_special_tokens = true）
        task_input_ids.append（input_ids）
    tash_input_ids = torch.longtensor（task_input_ids）
    model.eval（）
    torch.no_grad（）を使用して：
        outputs = model（task_input_ids）
        Logits =outputs。Logits
        preds = torch.argmax（logits、dim = -1）
        recort =（preds == task_samples [0] ["label"]。sum（）。item（）
        total_correct +=正しい
        Total_count += 1
account = total_correct / total_count
print（ "精度："、精度）
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このコードでは、「Automodelformequenceensssification」と「AutoTokenizer」が適切なトレーニングモデルとトークンザーを自動的に選択できる「Automodelformequenceensssification」のトランスライブラリライブラリを使用します。トレーニングデータを準備するときは、各タスクにサンプルが1つしかないと仮定し、BERTの入力形式に変換します。モデルをトレーニングするときは、各タスクをトレーニングし、ADAMWオプティマイザーとクロスエントロピー損失機能を使用します。モデルをテストするときは、各タスクをテストし、精度を計算します。
以下是使用 few-shot learning 的 BERT 分类模型示例代码：

```
import torch
import transformers

# 创建模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 创建 tokenizer
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 加载数据集
dataset = ...  # 你的数据集

# 准备训练数据（假设每个任务只有一个样本）
inputs = []
labels = []
for task_samples in dataset:
    task_input_ids = []
    for sample in task_samples:
        input_ids = tokenizer.encode(sample["text"], add_special_tokens=True)
        task_input_ids.append(input_ids)
    inputs.append(task_input_ids)
    labels.append(task_samples[0]["label"])

# 训练模型
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
for epoch in range(num_epochs):
    for task_inputs, task_labels in zip(inputs, labels):
        task_inputs = torch.LongTensor(task_inputs)
        task_labels = torch.LongTensor([task_labels])
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(task_inputs, labels=task_labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
test_dataset = ...  # 你的测试集
total_correct = 0
total_count = 0
for task_samples in test_dataset:
    task_input_ids = []
    for sample in task_samples:
        input_ids = tokenizer.encode(sample["text"], add_special_tokens=True)
        task_input_ids.append(input_ids)
    task_input_ids = torch.LongTensor(task_input_ids)
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(task_input_ids)
        logits = outputs.logits
        preds = torch.argmax(logits, dim=-1)
        correct = (preds == task_samples[0]["label"]).sum().item()
        total_correct += correct
        total_count += 1
accuracy = total_correct / total_count
print("Accuracy:", accuracy)
```

这段代码使用了 Hugging Face 的 Transformers 库，其中 `AutoModelForSequenceClassification` 和 `AutoTokenizer` 可以自动选择适合的预训练模型和 tokenizer。在准备训练数据时，假设每个任务只有一个样本，并将其转换为 BERT 的输入格式。训练模型时，对每个任务进行一次训练，并使用 AdamW 优化器和交叉熵损失函数。测试模型时，对每个任务进行一次测试，并计算准确率。