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少数のショット学習を使用してBERT分類モデルコードを生成するのを手伝ってください
gpt
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。