写一个训练GPT的代码
时间: 2023-01-31 10:05:07 浏览: 73
首先,你需要准备训练 GPT 所需的输入数据和超参数。输入数据通常是一个文本语料库,超参数包括学习率、batch 大小、训练轮数等。
然后,你可以使用 PyTorch 加载 GPT 模型,并设置超参数。下面是一个基本的代码框架:
```python
import torch
import transformers
# 加载 GPT 模型
model = transformers.GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
# 设置超参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
num_epochs = 10
# 定义损失函数和优化器
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 加载训练数据
# 此处假设你已经将训练数据处理成了 batch 的形式
for epoch in range(num_epochs):
for batch in train_dataloader:
# 将 batch 数据输入模型,获取预测输出
outputs = model(batch)
# 计算损失
loss = loss_function(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 保存训练后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'gpt_trained.pth')
```
希望这些内容能够帮到你。如果你有更多关于 GPT 的问题,欢迎继续提问。