要将ModelScope中使用mT5模型得到的输出从Tensor转换为文本形式，您可以使用以下步骤：

1. 获取Tensor中的值：使用.numpy()方法将Tensor对象转换为NumPy数组。例如，如果您的输出Tensor名为output_tensor，则可以使用output_array = output_tensor.numpy()来获取其对应的NumPy数组。

2. 转换为文本：根据您的具体需求和Tensor的形状，您可以采取适当的方式将NumPy数组转换为文本。

   • 如果输出是一个单一标量或单个文本序列，您可以使用索引操作来获取对应的文本值。例如，对于形状为(1, seq_length)的Tensor，可以通过output_text = output_array[0].tolist()来获取该数组中的文本内容。

   • 如果输出是批量的文本序列，您可以遍历每个样本并将其转换为文本。例如，对于形状为(batch_size, seq_length)的Tensor，可以使用循环遍历每个样本，并使用.tolist()方法将每个样本转换为文本列表。

   • 如果输出是多个特征或标签的组合，您可以根据具体情况选择相应的转换方式。例如，对于具有多个特征的Tensor，您可以使用不同的索引或切片操作来提取每个特征，并按照需要进行文本转换。

您可以关注下self.preprocessor.decode的地方，mT5会使用自己的preprocessor，其内部是一个tokenizer来进行decode操作，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

在ModelScope中，将mT5模型输出的tensor转化为文本形式通常需要进行以下步骤：

将tensor转换为numpy数组。您可以使用PyTorch的detach()方法将tensor分离出来，并使用numpy()方法将其转换为numpy数组。示例代码如下：
Copy
import numpy as np

假设output是mT5模型的输出tensor

output_array = output.detach().numpy()
将numpy数组转换为文本。具体如何将numpy数组转换为文本取决于您的模型输出。如果您的模型输出是一个序列，您可以使用Python的join()方法将其转换为单个字符串。如果您的模型输出是一组标签或分类，您可以使用相应的标签或分类映射将其转换为文本。示例代码如下：
将序列转换为文本：
Copy

假设output_array是一个形状为(1, seq_length)的numpy数组

output_text = ' '.join([str(i) for i in output_array[0]])
将标签或分类转换为文本：
Copy

假设output_array是一个形状为(1, num_labels)的numpy数组，其中每个元素都是一个标签或分类

label_map = {0: 'label_0', 1: 'label_1', 2: 'label_2'} # 将标签或分类映射为文本
output_text = label_map[np.argmax(output_array)]
总之，将mT5模型输出的tensor转换为文本形式通常需要先将其转换为numpy数组，然后根据您的模型输出类型将其转换为相应的文本形式。