上面的实验代码帮我优化一下
时间: 2023-08-11 12:09:49 浏览: 39
好的,以下是优化后的代码:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
def generate_response(prompt, max_length=100):
# tokenize input prompt
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
# generate response
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, do_sample=True)
# decode response
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
```
这里的优化主要包括:
1. 将 tokenizer 和 model 的加载合并到一起,避免了重复加载模型和 tokenizer 的情况。
2. 通过 `return_tensors='pt'` 参数将输入的 prompt 直接转换为 PyTorch 的 Tensor 对象,避免了手动处理 Tensor 的过程。
3. 使用 `do_sample=True` 参数开启采样模式,增加生成文本的多样性。
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