шаги: 1. Убедитесь, что вы имеете доступ к папке ernie_result, где находятся ваши данные. 2. Импортируйте необходимые библиотеки Python для работы с данными. Например, если ваш файл имеет расширение .csv, вам может потребоваться библиотека pandas: python import pandas as pd 3. Используйте метод read_csv() из библиотеки pandas для загрузки данных из файла. Предположим, что имя вашего файла — results.csv: python data = pd.read_csv('ernie_result/results.csv') 4. После загрузки данных вы можете работать с ними как обычно. Например, вы можете просмотреть первые строки данных: python print(data.head()) Если ваш файл имеет другой тип (например, .json, .txt и т.д.), используйте соответствующий метод для чтения этого типа файла. Обратите внимание, что конкретные шаги могут немного отличаться в зависимости от типа ваших данных и требований вашего проекта.

В информационном выделении задачи я загрузил предобученную модель:

model = ErnieForTokenClassification.from_pretrained("ernie-1.0", num_classes=len(label_vocab))

После обучения модель была сохранена:

paddle.save(model.state_dict(), './ernie_result/model_%d.pdparams' % step)

Чтобы загрузить модель обратно, используйте следующий код:

from paddlenlp.transformers import ErnieForTokenClassification

# Загружаем состояние модели из файла
state_dict = paddle.load('./ernie_result/model_номер_итерации.pdparams')

# Создаем модель
model = ErnieForTokenClassification.from_pretrained("ernie-1.0", state=state_dict, num_classes=len(label_vocab))

# Теперь можно использовать model для инференса или дальнейшего обучения

Замените номер_итерации на номер итерации, который соответствует сохраненной модели.