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最终推理脚本 - 使用已训练好的模型
"""
import sys
from pathlib import Path
# 添加scripts目录到路径，以便导入inference_longemotion
sys.path.append(str(Path(__file__).parent))
from inference_longemotion import LongEmotionInference
def main():
print("="*80)
print("LongEmotion 测试集推理 - 使用已训练模型")
print("="*80)
# 配置 - 使用Detection文件夹内的相对路径
# 获取Detection文件夹的根目录
detection_root = Path(__file__).parent.parent
model_path = detection_root / "model" / "best_model.pt"
test_file = detection_root / "test_data" / "test.jsonl"
output_file = detection_root / "submission" / "predictions.jsonl"
output_detailed = detection_root / "submission" / "predictions_detailed.json"
print(f"\n模型: {model_path}")
print(f"测试集: {test_file} (136个样本)")
print(f"输出: {output_file}")
# 创建推理器
print("\n[1/2] 加载模型...")
inference = LongEmotionInference(
model_path=str(model_path),
device="cpu", # 使用CPU，更稳定
max_length=512,
batch_size=16
)
# 执行推理
print("\n[2/2] 开始推理...")
inference.inference_longemotion_test(
test_file=str(test_file),
output_file=str(output_file),
output_detailed=str(output_detailed)
)
print("\n" + "="*80)
print("[完成] 推理结束！")
print("="*80)
if __name__ == "__main__":
main()
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