Lesson 75 Uncomfortable shoes

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#学习 #笔记

Lesson 75 Uncomfortable shoes

词汇

ago ad. 以前——过去式符号
搭配：long long ago 很久很久以前
　　　= long time ago
　　　= once upon a time
例句：很久很久以前，他很瘦。
　　　Long long ago, he was very thin.

buy v. 买 过去式：bought
用法：buy + 东西 + for + 人
　　　= buy + 人 + 东西 为某人买……
例句：昨天Bobby为Tina买了一只狗。
　　　Bobby bought a dog for Tina yesterday.
　　　今晚我请大家吃饭。
　　　I am going to buy everyone dinner tonight.

pair n. 双，对（两个）
搭配：a pair of … 一双……
例句：这双鞋真好看。
　　　This pair of shoes is beautiful.

fashion n. 流行
搭配：fashion show 时装秀
　　　in fashion 流行
　　　out of fashion 不流行
例句：他的鞋子很流行。
　　　His shoes are in fashion.
　　　他的袜子很土。
　　　His socks are out of fashion.

uncomfortable a. 不舒服的
构成：un- 否定前缀：不……
　　　comfortable a. 舒服的
例句：我觉得不舒服。
　　　I feel uncomfortable.
　　　你令我感到不舒服。
　　　You make me uncomfortable.

wear v. 穿着（状态）
相关：put on v. 穿（动作）
　　　in + 颜色 穿……颜色衣服
例句：他戴着一定新帽子。
　　　He is wearing a new hat.
　　　他正在戴帽子。
　　　He is putting on a hat.
　　　穿红色衬衫的男孩是Bobby.
　　　The boy in red shirt is Bobby.

课文部分

在这里插入图片描述

语言点

Do you have any shoes like these?
你有像这样的鞋子吗？
any用于否定句和疑问句，some用于肯定句
like these：like“像”
例句：我想找到一个像你一样的人。
　　　I want to find someone like you.

What size? 什么尺寸？
完整形式：What size do you want?
口语一般用特殊疑问句代替全句
比如：How much? 多少钱？
　　　= How much is it?
　　　What? 发生了什么？
　　　= What happened?
　　　Why? 为什么是这样？
　　　= Why does it happen?

I’m afraid that I can’t.
恐怕我不能。
I’m afraid that + 句子 恐怕……
多用于否定情绪，并不是害怕而是用来表示。
例句：恐怕我不知道。
　　　I’m afraid that I don’t know.
　　　恐怕他不在。【打电话】
　　　I’m afraid he is not here.

They were is fashion last year …
去年他们很流行……
搭配：be in fashion 在流行
　　　be out of fashion 过时了
例句：You are so out. 你太土了！

They look very uncomfortable.
他们看起来非常不舒服。
look：看起来——感官动词
例句：它看起来很恶心。
　　　It looks awful.

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标题 变得舒适变得不舒服-纳什维尔软件学校一年后的经验教训 描述 不可否认工程师的需求量很大。 新兵训练营无处不在，虽然他们正在培养积极性高的初级人员，但公司真正追逐的往往是老年人。 那么，我们如何弥合这一...
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    Listen to the tape then answer this question. Whats wrong with the fashionable shoes？　　听录音，然后回答问题。这些时髦的鞋有什么毛病？　　LADY：           Do you have any shoes like these？　　SHOP ASSISTANT： What size？
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Lesson 75 Uncomfortable shoes 不舒适的鞋子 isten to the tape then answer this question. 听录音，然后回答问题。   原文 LADY: Do you have any shoes like these? SHOP ASSISTANT: What size? LADY: Size five. SHOP ASSI
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taxi n.出租车同义词:cab n.出租车相关:taxi meter计价器taxi stand = taxi rank 出租车站call ataxi 叫车，打车例句:对不起,请问出租车站在哪里?land v.着陆，登陆n.陆地搭配: land on …在…着陆highland 高地motherland 祖国很多地名都有land构成:Iceland 冰岛Greenland 格陵兰Ireland 爱尔兰Thailand 泰国。
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最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
请结合下面代码写出实现4的代码，4.模型评估与部署 在测试集上评估模型性能 计算准确率、准确率、响应率、F1分数等指标 模型部署与服务化import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from transformers import BertTokenizer, BertModel, AdamW, get_cosine_schedule_with_warmup import torch.nn as nn # 自定义数据集类 class HotelReviewDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_length=128): self.texts = texts self.labels = labels self.tokenizer = tokenizer self.max_length = max_length def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, idx): text = self.texts[idx] label = self.labels[idx] encoding = self.tokenizer( text, add_special_tokens=True, max_length=self.max_length, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt' ) return { 'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(), 'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(), 'label': torch.tensor(label, dtype=torch.long) } # 定义分类模型 class SentimentClassifier(nn.Module): def __init__(self, bert_model_name='bert-base-uncased', num_classes=2): super(SentimentClassifier, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name) self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) cls_output = outputs.last_hidden_state[:, 0, :] logits = self.classifier(cls_output) return logits # 训练与验证函数 def train_model(model, train_loader, val_loader, device, epochs=5, lr=2e-5): optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=len(train_loader), num_training_steps=epochs * len(train_loader)) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): model.train() total_loss = 0 for batch in train_loader: input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['label'].to(device) optimizer.zero_grad() logits = model(input_ids, attention_mask) loss = loss_fn(logits, labels) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() total_loss += loss.item() # 验证阶段 model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch in val_loader: input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['label'].to(device) logits = model(input_ids, attention_mask) predictions = torch.argmax(logits, dim=1) correct += (predictions == labels).sum().item() total += labels.size(0) accuracy = correct / total print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {total_loss/len(train_loader):.4f}, Val Accuracy: {accuracy:.4f}") # 示例调用 if __name__ == "__main__": # 假设已有训练集和验证集的文本和标签 train_texts = ["Great service and clean room", "The bed was uncomfortable", ...] # 示例训练文本 train_labels = [1, 0, ...] # 示例训练标签 val_texts = ["Nice location but noisy", "Excellent breakfast", ...] # 示例验证文本 val_labels = [0, 1, ...] # 示例验证标签 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') train_dataset = HotelReviewDataset(train_texts, train_labels, tokenizer) val_dataset = HotelReviewDataset(val_texts, val_labels, tokenizer) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=16) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = SentimentClassifier().to(device) train_model(model, train_loader, val_loader, device, epochs=5, lr=2e-5)
07-09
### 模型评估与部署实现 在BERT文本分类模型的训练完成后，需要对模型进行评估以衡量其性能，并将其部署为服务以便实际应用。以下代码实现了测试集上的评估指标（准确率、召回率、F1分数）计算，并提供基于Flask的轻量级模型服务化方案。 #### 模型评估部分 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score import torch def evaluate_model(model, data_loader, device): model.eval() predictions = [] true_labels = [] with torch.no_grad(): for batch in data_loader: input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['label'].to(device) logits = model(input_ids, attention_mask) batch_preds = torch.argmax(logits, dim=1).cpu().numpy() predictions.extend(batch_preds) true_labels.extend(labels.cpu().numpy()) accuracy = accuracy_score(true_labels, predictions) precision = precision_score(true_labels, predictions, average='binary', pos_label=1) recall = recall_score(true_labels, predictions, average='binary', pos_label=1) f1 = f1_score(true_labels, predictions, average='binary', pos_label=1) return { 'accuracy': accuracy, 'precision': precision, 'recall': recall, 'f1_score': f1 } ``` 该函数用于在测试集或验证集上评估模型性能，计算了准确率、精确率、召回率和F1分数等关键指标[^2]。 #### 模型服务化部署方案 使用 Flask 构建一个简单的 REST API 服务，将 BERT 模型封装为可调用的 Web 服务： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer app = Flask(__name__) model = None tokenizer = None device = None def load_model(): global model, tokenizer, device model_path = "bert_sentiment_model.pth" model = SentimentClassifier(num_classes=2) model.load_state_dict(torch.load(model_path)) model.to(device) model.eval() tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json text = data.get('text', '') encoding = tokenizer(text, add_special_tokens=True, max_length=128, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') input_ids = encoding['input_ids'].to(device) attention_mask = encoding['attention_mask'].to(device) with torch.no_grad(): logits = model(input_ids, attention_mask) prediction = torch.argmax(logits, dim=1).cpu().numpy()[0] return jsonify({ 'sentiment': 'positive' if prediction == 1 else 'negative', 'confidence': torch.softmax(logits, dim=1).cpu().numpy().tolist()[0] }) if __name__ == '__main__': load_model() app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 上述代码构建了一个基于 Flask 的 RESTful 接口服务，接收 POST 请求并返回情感预测结果，适用于生产环境下的模型部署需求[^3]。 #### 性能优化建议 为了提升模型推理效率，可在服务端引入缓存机制以避免重复请求的冗余计算；同时，可以结合 ONNX 或 TorchScript 对模型进行序列化和加速，提高响应速度[^3]。此外，在多用户并发访问场景下，建议采用 Gunicorn + Nginx 部署方式，增强服务稳定性和吞吐能力。
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