在PoNet中，要获取mask位置的top k个token，您可以使用以下步骤：

1. 准备输入数据：将需要进行推断的文本序列准备好，并在其中选择一个或多个位置作为mask。确保你知道哪些位置是mask。

2. 生成模型的输入：将文本序列编码为模型所需的输入格式。这通常涉及将文本转换为对应的token IDs，并在 mask 位置插入一个特殊的 mask token ID。

3. 运行推理：使用预训练的 PoNet 模型来进行推理。将准备好的输入数据提供给模型，并获得模型对于 mask 位置的输出。

4. 获取 top k 个 token：从模型的输出中，选择概率最高的 k 个 token。这些 token 的概率值可以用来衡量它们在给定上下文中合适的可能性。

请注意，具体代码实现和调整会根据您使用的框架和工具而有所不同。这里只提供了高层次的步骤说明。建议您参考相关的深度学习框架文档和示例代码，以获取更具体的实现细节和代码示例。

使用 PoNet 模型的 generate 方法来获取每个填充位置的 top-k 个候选词及其对应的概率分数：

python
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from transformers import PoNetTokenizer, PoNetForCausalLM

tokenizer = PoNetTokenizer.from_pretrained("pocket/poetrynet")
model = PoNetForCausalLM.from_pretrained("pocket/poetrynet")

设定要填充的句子及填充位置

input_text = "我喜欢[MASK]。"
mask_token_index = input_text.index("[MASK]")
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

设置生成参数，包括 top-k 个候选词和返回 logits

generate_kwargs = {
"do_sample": False,
"top_k": 5,
"return_dict_in_generate": True,
"output_scores": True,
}

生成句子

outputs = model.generate(
input_ids,
**generate_kwargs,
attention_mask=input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id),
mask_token_id=tokenizer.mask_token_id,
mask_token_indices=[mask_token_index],
)

获取每个填充位置的 top-k 个候选词及其对应的概率分数

mask_logits = outputs.sequences_logits[0, mask_token_index]
mask_top_k_indices = mask_logits.topk(k=5).indices.tolist()
mask_top_k_tokens = [tokenizer.convert_ids_to_tokens([index])[0] for index in mask_top_k_indices]
mask_top_k_scores = mask_logits[mask_top_k_indices].softmax(dim=-1).tolist()

print(mask_top_k_tokens)
print(mask_top_k_scores)
在这个示例中，我们首先使用 PoNetTokenizer 对输入文本进行编码，并找到 [MASK] 的位置。

已解决，见链接：link