需要明确的是,具体的代码或实现细节,可以根据不同的项目需求而有所不同。因此,以下是一个构建一个简单的 Tokenim 模型的示例代码。请根据实际需要调整代码,确保兼容你的项目环境和需求。

### Tokenim 示例代码

```python
import numpy as np
import random

class TokenIm:
    def __init__(self, tokens):
        self.tokens = tokens
        self.token_dict = {token: index for index, token in enumerate(tokens)}
        self.inverse_token_dict = {index: token for index, token in enumerate(tokens)}
        self.token_usage = np.zeros(len(tokens), dtype=int)

    def tokenize(self, text):
        return [self.token_dict.get(word, -1) for word in text.split()]

    def detransform(self, indices):
        return [self.inverse_token_dict[index] for index in indices if index != -1]

    def track_usage(self, token_index):
        if token_index in self.token_dict.values():
            self.token_usage[token_index]  = 1

    def random_token(self):
        token_index = random.choice(range(len(self.tokens)))
        self.track_usage(token_index)
        return self.tokens[token_index]

# 示例用法
if __name__ == 需要明确的是,具体的代码或实现细节,可以根据不同的项目需求而有所不同。因此,以下是一个构建一个简单的 Tokenim 模型的示例代码。请根据实际需要调整代码,确保兼容你的项目环境和需求。

### Tokenim 示例代码

```python
import numpy as np
import random

class TokenIm:
    def __init__(self, tokens):
        self.tokens = tokens
        self.token_dict = {token: index for index, token in enumerate(tokens)}
        self.inverse_token_dict = {index: token for index, token in enumerate(tokens)}
        self.token_usage = np.zeros(len(tokens), dtype=int)

    def tokenize(self, text):
        return [self.token_dict.get(word, -1) for word in text.split()]

    def detransform(self, indices):
        return [self.inverse_token_dict[index] for index in indices if index != -1]

    def track_usage(self, token_index):
        if token_index in self.token_dict.values():
            self.token_usage[token_index]  = 1

    def random_token(self):
        token_index = random.choice(range(len(self.tokens)))
        self.track_usage(token_index)
        return self.tokens[token_index]

# 示例用法
if __name__ ==