Update app.py

app.py

@@ -66,18 +66,18 @@ if page == "какая-то еще":
         embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
         return embeddings
     def convert_tensor_string(tensor_string):
-    try:
+        try:
         # Извлечение чисел из строки с использованием регулярного выражения
-        numbers = re.findall(r'-?\d+\.?\d*', tensor_string)
-        return [float(num) for num in numbers]
-    except ValueError:
+            numbers = re.findall(r'-?\d+\.?\d*', tensor_string)
+            return [float(num) for num in numbers]
+        except ValueError:
         # В случае ошибки (например, если строка не соответствует ожидаемому формату), вернем пустой список
-        return []
+            return []
     df2 = pd.read_csv('data_with_embeddings.csv')
     embeddings = pd.read_pickle('embeddings.pkl')
 
     # Проверка и преобразование строки с тензорами
-    df2['description_embedding'] = df2['description_embedding'].apply(lambda x: parse_tensor_string(x) if pd.notna(x) else [])
+    df['description_embedding'] = df['description_embedding'].apply(convert_tensor_string)
 
     # Объединение тензоров в один большой тензор
     embeddings_tensor = torch.stack(df2['description_embedding'].tolist())