appupgrade

app.py

@@ -20,14 +20,12 @@ def embed_bert_cls(text, model, tokenizer):
     embeddings = model_output.last_hidden_state[:, 0, :]
     embeddings = torch.nn.functional.normalize(embeddings)
     return embeddings[0].cpu().numpy()
-# @st.cache_resource
-# def for_embeded_list(series: pd.Series) -> np.array:
-#     return np.array([embed_bert_cls(i.replace('\xa0', ' '), model, tokenizer) for i in series])
+
 embeded_list = load('embeded_list.joblib')
-# embeded_list = for_embeded_list(films['description'])
 text = st.text_input('Введите текст')
 count_visible = st.number_input("Введите количество отображаемых элементов", 1, 10, 5, step=1)
 if st.button("Найти", type="primary"):
+    st.write('Количество фильмов в выборке 4950')
     if text and count_visible:
         embeded_text = embed_bert_cls(text, model, tokenizer).reshape(1,-1)
         cossim = pairwise_distances(embeded_text, embeded_list)[0]
@@ -36,6 +34,7 @@ if st.button("Найти", type="primary"):
             with col1:
                 st.header(films.iloc[cossim.argsort()].iloc[i][2])
                 st.write(films.iloc[cossim.argsort()].iloc[i][3].replace('\xa0', ' '))
+                st.write(f'Мера схожести евклидова расстояния {sorted(cossim)[i]:4f}')
             with col2:
                 try:
                     st.image(films.iloc[cossim.argsort()].iloc[i][1])
@@ -46,5 +45,6 @@ if st.button("Найти", type="primary"):
         with col3:
             st.header(films.iloc[cossim.argsort()].iloc[-1][2])
             st.write(films.iloc[cossim.argsort()].iloc[-1][3].replace('\xa0', ' '))
+            st.write(f'Мера схожести евклидова расстояния {sorted(cossim)[i]:.4f}')
         with col4:
             st.image(films.iloc[cossim.argsort()].iloc[-1][1])