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@@ -40,12 +40,10 @@ pip install transformers torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 import torch
 
-# 加載模型和分詞器
-model_name = "your_username/your_model_name"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+# 添加設備設定
+device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
-# 標籤映射
+# 標籤映射字典
 label_mapping = {
     0: "平淡語氣",
     1: "關切語調",
@@ -57,19 +55,41 @@ label_mapping = {
     7: "厭惡語調"
 }
 
-# 分析情感
-def predict_emotion(text):
-    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
+def predict_emotion(text, model_path="./fine_tuned_model"):
+    # 載入模型和分詞器
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
+    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path).to(device)  # 移動模型到設備
+    
+    # 將文本轉換為模型輸入格式
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to(device)  # 移動輸入到設備
+    
+    # 進行預測
     with torch.no_grad():
         outputs = model(**inputs)
+    
+    # 取得預測結果
     predicted_class = torch.argmax(outputs.logits).item()
-    return label_mapping[predicted_class]
+    predicted_emotion = label_mapping[predicted_class]
+    
+    return predicted_emotion
 
-# 測試
-text = "雖然我努力了很久，但似乎總是做不到，我感到自己一無是處。"
-emotion = predict_emotion(text)
-print(f"文本: {text}")
-print(f"預測情緒: {emotion}")
+if __name__ == "__main__":
+    # 使用範例
+    test_texts = [
+        "雖然我努力了很久，但似乎總是做不到，我感到自己一無是處。",
+        "你說的那些話真的讓我很困惑，完全不知道該怎麼反應。",
+        "這世界真的是無情，為什麼每次都要給我這樣的考驗？",
+        "有時候，我只希望能有一點安靜，不要再聽到這些無聊的話題。",
+        "每次想起那段過去，我的心還是會痛，真的無法釋懷。",
+        "我從來沒有想過會有這麼大的改變，現在我覺得自己完全失控了。",
+        "我完全沒想到你會這麼做，這讓我驚訝到無法言喻。",
+        "我知道我應該更堅強，但有些時候，這種情緒真的讓我快要崩潰了。"
+    ]
+
+    for text in test_texts:
+        emotion = predict_emotion(text)
+        print(f"文本: {text}")
+        print(f"預測情緒: {emotion}\n")
 ```
 
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