# 安装最新版本的PaddleNLP      
        !python -m pip install --upgrade paddlenlp==2.0.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple      
        
      
        from paddlenlp.datasets import load_dataset      
        
      
        # 通过指定 "fewclue" 和数据集名字 name="csldcp" 即可一键加载 FewCLUE 中的 csldcp 数据集      
        train_ds, public_test_ds, test_ds = load_dataset("fewclue", name="csldcp", splits=("train_0", "test_public", "test"))     
       

     
       
      
        print(train_ds.data[0])      
        # {'content': '为保证发动机在不同的转速时都具有最佳点火提前角,同时提高摩托车的防盗能力,提出一种基于转速匹配的点火提前角和防盗控制方法.利用磁电机脉冲计算发动机转速,线生调整点火信号的触发延迟时间,实现点火提前角的精确控制.根据转速信息,结合GSM和GPS对点火器进行远程点火使能控制,设计数字点火器实现对摩托车进行跟踪与定位,并给出点火器的软硬件结构和详细设计.台架测试和道路测试表明所设计的基于发动机转速的数字点火器点火提前角控制精确,点火性能好,防盗能力强、范围广.', 'label': '控制科学与工程', 'id': 805}      
        print(public_test_ds.data[0])      
        # {'content': '对黑龙江省东部五星Cu-Ni-Pt-Pd矿床的矿体和与成矿有关的镁铁质杂岩的PGE-Au以及铁族、亲铜元素的地球化学特征研究表明:它们均以亏损Cr、IPGE和富集Ni、Co、Cu、Pt和Pd(Pt＜Pd)为特征,与成矿有关的镁铁质岩来自地幔部分熔融形成的玄武岩浆,岩浆(房)演化以结晶分离为主,伴随熔离作用.结合地质和岩相学特征,初步确定铜镍硫化物矿化在岩浆熔离作用的基础上产生,而铂钯矿化则主要发生在岩浆期后,以热液交代作用为主产生.因此,五星矿床是一个岩浆型铜镍硫化物和铂钯热液型复合的内生矿床.', 'label': '地质学/地质资源与地质工程', 'id': 0}      
        print(test_ds.data[0])      
        # {'id': 0, 'content': '金山金矿床是中国西天山地区一个大型浅成低温热液型金矿,矿体产出主要受各种断裂构造控制.在多年勘探工作的基础上,通过野外填图和大量的勘探线剖面分析,笔者总结出断裂构造活动经历了成矿前、热液成矿期和成矿后3期.断裂控矿基本规律是:北西向断裂总体控制矿床的分布位置,南北向断裂晚期活动造成叠加富集成矿,北东向断裂早期伴随中酸性岩脉活动,成矿后活动造成矿体断开和升降,东西向-北西西断裂早期伴随火山喷发活动,成矿后活动切断南北向矿体.同时还总结了矿区的找矿评价标志.'}     
       

     
       
      
        class ErnieForSequenceClassification(ErniePretrainedModel):      
         def __init__(self, ernie, num_classes=2, dropout=None):      
         super(ErnieForSequenceClassification, self).__init__()      
         self.num_classes = num_classes      
         self.ernie = ernie # allow ernie to be config      
         self.dropout = nn.Dropout(dropout if dropout is not None else      
         self.ernie.config["hidden_dropout_prob"])      
         self.classifier = nn.Linear(self.ernie.config["hidden_size"],      
         num_classes)      
         self.apply(self.init_weights)      
        
      
         def forward(self,      
         input_ids,      
         token_type_ids=None,      
         position_ids=None,      
         attention_mask=None):      
         _, pooled_output = self.ernie(      
         input_ids,      
         token_type_ids=token_type_ids,      
         position_ids=position_ids,      
         attention_mask=attention_mask)      
        
      
         pooled_output = self.dropout(pooled_output)      
         logits = self.classifier(pooled_output)      
         return logits     
       

     
       
      
        !python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \      
         work/train.py \      
         --task_name "csldcp" \      
         --device gpu \      
         --negative_num 66 \      
         --save_dir "./checkpoints" \      
         --batch_size 32 \      
         --learning_rate 1e-5 \      
         --epochs 2 \      
         --max_seq_length 512     
       

     
       
      
        !python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \      
         work/predict.py \      
         --task_name "csldcp" \      
         --device gpu \      
         --init_from_ckpt "./checkpoints/model_2246/model_state.pdparams" \      
         --output_dir "./output" \      
         --batch_size 32 \      
         --max_seq_length 512     
       

     
       
      
        {"id": 0, "label": "矿业工程"}      
        {"id": 1, "label": "交通运输工程"}      
        {"id": 2, "label": "畜牧学/兽医学"}      
        {"id": 3, "label": "公共卫生与预防医学"}      
        {"id": 4, "label": "心理学"}      
        {"id": 5, "label": "核科学与技术"}      
        {"id": 6, "label": "应用经济学"}      
        {"id": 7, "label": "艺术学"}      
        {"id": 8, "label": "口腔医学"}      
        {"id": 9, "label": "机械工程"}