Update app.py

app.py

@@ -51,14 +51,12 @@ class RobertaClass(torch.nn.Module):
         output = self.classifier(pooler)
         return output
 
-@st.cache
 tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base', truncation=True, do_lower_case=True,
                                                  vocab_file='model/vocab.json',
                                                  merges_file='model/merges.txt')
 
 
 
-@st.cache
 model = torch.load('model/pytorch_roberta_sentiment.bin', map_location=torch.device('cpu'))
 
 
@@ -140,9 +138,3 @@ if st.button("Посмотреть топ"):
 
 
 
-from transformers import pipeline
-# тут уже знакомый вам код с huggingface.transformers -- его можно заменить на что угодно от fairseq до catboost
-
-
-
-# выводим результаты модели в текстовое поле, на потеху пользователю