本文件根据../textclf/config/tester.py自动生成
BaseTesterConfig有以下属性：
| Attribute name | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
| tokenizer | str | "char" | 分词的方法 应该和训练时的处理方法保持一致 |
| interactive | bool | False | 是否通过交互的方式进行预测 |
| predict_prob | bool | False | 是否输出概率 是否输出每个标签的概率注意有些模型比如SVM是无法输出概率分布的 |
| input_file | str | "test.csv" | 输入文件，当interactive为True时，该字段无效 |
| out_file | str | "predict.csv" | 输出文件：模型预测的结果将写入到out_file |
| has_target | bool | True | has_target参数指明inpiut_file中是否含有标签 |
| badcase_file | str | None | 如果has_target为True, 可以选择是否将评估的结果保存到evaluate_file如果不为None，那么将badcase写入到badcase_file指定的文件 |
| print_confusion_mat | bool | False | 是否打印混淆矩阵，注意，当类别数比较多时，该矩阵可能无法正常在终端中显示 |
MLTesterConfig继承BaseTesterConfig的所有属性，同时它还有以下属性：
| Attribute name | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
| model_path | str | "ckpts/model.joblib" | |
| vec_path | str | "ckpts/vectorizer.joblib" |
DLTesterConfig继承BaseTesterConfig的所有属性，同时它还有以下属性：
| Attribute name | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
| use_cuda | bool | True | |
| model_path | str | "ckpts/best.pt" | |
| max_len | int | 10 |