Meta2032系统开发（开发案例）及源码方案

　　元宇宙是由虚拟现实、增强现实和互联网相结合创造的沉浸式数字世界。元宇宙的内涵及关键技术要求进一步打破时空限制（5G和物联网），真实沉浸感（VR），价值的传递（Web 3.0、区块链）。此前，IDC还绘制了元宇宙涵盖的技术概念。

　　元宇宙既包含数字经济中的5G、人工智能、区块链、云计算、大数据，也融合了对VR、AR、脑机接口、物联网等技术的前瞻布局。发展元宇宙，关键在于大力提升自主创新能力，突破关键核心技术，实现高质量发展。

　　import torch

　　import os

　　from transformers import BertTokenizer

　　import onnxruntime as ort

　　import numpy as np

　　GPU_IDS='-1'#模型格式转换可以不用GPU

　　model,device=load_model_and_parallel(model,GPU_IDS,CKPT_PATH)

　　#CKPT_PATH是训练好的bert模型pt文件的地址

　　model.eval()

　　tokenizer=BertTokenizer('vocab.txt')#bert词表

　　with torch.no_grad():开发I35源码7O98案例O7I8

　　sen='今天天气很好'

　关于区块链项目技术开发唯:MrsFu123，代币发行、dapp智能合约开发、链游开发、多链钱包开发

　　交易所开发、量化合约开发、互助游戏开发、Nft数字藏品开发、众筹互助开发、元宇宙开发、swap开发、

　　链上合约开发、ido开发、商城开发等，开发过各种各样的系统模式，更有多种模式、制度、案例、后台等，成熟技术团队，欢迎实体参考。

　　sent_tokens=fine_grade_tokenize(sen,tokenizer)

　　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,

　　return_attention_mask=True)

　　samples={'token_ids':encode_dict['input_ids'],

　　'attention_masks':encode_dict['attention_masks'],

　　'token_type_ids':encode_dict['token_type_ids']}

　　for sample in samples:

　　samples[sample]=samples[sample].to(device)

　　output1,output2=model(**samples)#模型输出可能有多个,此处假设有两个

　　def fine_grade_tokenize(raw_text,tokenizer):

　　"""

　　序列标注任务BERT分词器可能会导致标注偏移，

　　用char-level来tokenize

　　"""

　　tokens=[]

　　for _ch in raw_text:

　　if _ch in['','t','n']:

　　tokens.append('[BLANK]')

　　else:

　　if not len(tokenizer.tokenize(_ch)):

　　tokens.append('[INV]')

　　else:

　　tokens.append(_ch)

　　return tokens

　　def load_model_and_parallel(model,gpu_ids,ckpt_path=None,strict=True):

　　"""

　　加载模型&放置到GPU中（单卡/多卡）

　　"""

　　gpu_ids=gpu_ids.split(',')

　　#set to device to the first cuda

　　device=torch.device("cpu"if gpu_ids[0]=='-1'else"cuda:"+gpu_ids[0])

　　if ckpt_path is not None:

　　logger.info(f'Load ckpt from{ckpt_path}')

　　model.load_state_dict(torch.load(ckpt_path,map_location=torch.device('cpu')),strict=strict)

　　model.to(device)

　　if len(gpu_ids)>1:

　　logger.info(f'Use multi gpus in:{gpu_ids}')

　　gpu_ids=[int(x)for x in gpu_ids]

　　model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=gpu_ids)

　　else:

　　logger.info(f'Use single gpu in:{gpu_ids}')

　　return model,device