元宇宙是由虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合創(chuàng)造的沉浸式數(shù)字世界。元宇宙的內(nèi)涵及關(guān)鍵技術(shù)要求進(jìn)一步打破時(shí)空限制（5G和物聯(lián)網(wǎng)），真實(shí)沉浸感（VR），價(jià)值的傳遞（Web 3.0、區(qū)塊鏈）。此前，IDC還繪制了元宇宙涵蓋的技術(shù)概念。

　　元宇宙既包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的5G、人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)，也融合了對(duì)VR、AR、腦機(jī)接口、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的前瞻布局。發(fā)展元宇宙，關(guān)鍵在于大力提升自主創(chuàng)新能力，突破關(guān)鍵核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

　　import torch

　　import os

　　from transformers import BertTokenizer

　　import onnxruntime as ort

　　import numpy as np

　　GPU_IDS='-1'#模型格式轉(zhuǎn)換可以不用GPU

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

　　#CKPT_PATH是訓(xùn)練好的bert模型pt文件的地址

　　model.eval()

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

　　with torch.no_grad():開發(fā)I35源碼7O98案例O7I8

　　sen='今天天氣很好'

　關(guān)于區(qū)塊鏈項(xiàng)目技術(shù)開發(fā)唯:MrsFu123，代幣發(fā)行、dapp智能合約開發(fā)、鏈游開發(fā)、多鏈錢包開發(fā)

　　交易所開發(fā)、量化合約開發(fā)、互助游戲開發(fā)、Nft數(shù)字藏品開發(fā)、眾籌互助開發(fā)、元宇宙開發(fā)、swap開發(fā)、

　　鏈上合約開發(fā)、ido開發(fā)、商城開發(fā)等，開發(fā)過各種各樣的系統(tǒng)模式，更有多種模式、制度、案例、后臺(tái)等，成熟技術(shù)團(tuán)隊(duì)，歡迎實(shí)體參考。

　　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)#模型輸出可能有多個(gè),此處假設(shè)有兩個(gè)

　　def fine_grade_tokenize(raw_text,tokenizer):

　　"""

　　序列標(biāo)注任務(wù)BERT分詞器可能會(huì)導(dǎo)致標(biāo)注偏移，

　　用char-level來(lái)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):

　　"""

　　加載模型&放置到GPU中（單卡/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