import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self): super(ChitGPT, self).__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium') self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium') def forward(self, input_text): input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = self.model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)详细解释以上代码

以上代码定义了一个叫做 ChitGPT 的类，继承自 nn.Module。这个类的主要作用是用于生成类似对话的文本，类似于 ChatGPT。

在类的初始化方法中，我们首先通过 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 类来实例化一个 tokenizer 对象。这个对象用于将输入的文本转换成 GPT-2 模型可接受的输入格式。接着，我们使用 GPT2LMHeadModel 类来实例化一个 GPT-2 模型对象，这个对象是一个预先训练好的中等规模的 GPT-2 模型。

在 forward 方法中，我们首先使用 tokenizer 对象将输入的文本编码成模型可接受的输入格式。接着，我们使用 model 对象的 generate 方法来生成对话文本。generate 方法的参数包括输入的编码表示，生成的最大长度，beam search 的数量，不重复 n-gram 的大小和 early stopping 的开关。最后，我们使用 tokenizer 对象的 decode 方法将生成的文本解码成人类可读的格式，并返回解码后的文本。

可以通过实例化 ChitGPT 类并调用其 forward 方法来生成对话文本。

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import random import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) import torch from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel # 选择 top-k 的函数的实现， def select_top_k(predictions, k=10): predicted_index = random.choice( predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) # 读取 GPT-2 预训练模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") model.eval() total_predicted_text = text n = 100 # 预测过程的循环次数 for _ in range(n): with torch.no_grad(): outputs = model(tokens_tensor) predictions = outputs[0] predicted_index = select_top_k(predictions, k=10) predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index]) total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index) if '<|endoftext|>' in total_predicted_text: # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成 break indexed_tokens += [predicted_index] tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) print(total_predicted_text)注释代码，并说明实现的功能

以下是对代码的注释和功能说明：

import random
import logging

# 设置日志级别为 INFO
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

import torch
from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer
from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel

# 定义选择 top-k 的函数，返回的是预测的 token 索引
def select_top_k(predictions, k=10):
    predicted_index = random.choice(predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item()
    return predicted_index

# 载入预训练模型的分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码
text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien,"
indexed_tokens = tokenizer.encode(text)
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])

# 读取 GPT-2 预训练模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
model.eval()

total_predicted_text = text
n = 100  # 预测过程的循环次数

# 进行文本生成的循环
for _ in range(n):
    with torch.no_grad():
        outputs = model(tokens_tensor)
        predictions = outputs[0]

    # 选择 top-k 的 token 索引
    predicted_index = select_top_k(predictions, k=10)
    predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])
    total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index)

    # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成
    if '

import pandas as pd import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AdamW import torch.nn as nn # 加载预训练的GPT-2模型和tokenizer model_path = "E:\python3.9.6\gpt2model" # 模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) # 读取Excel文件 file_path = r"E:\pycharm\zfws7\标注数据.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) # 获取问题检查结果和标注关键词列 questions = df["问题检查结果"].tolist() keywords = df["关键词"].tolist() # 数据准备：将标注数据转换为模型可接受的格式 inputs_encodings = tokenizer(questions, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") outputs_encodings = tokenizer(keywords, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") # 数据加载：将准备好的标注数据加载到模型中，分为训练集和验证集 train_inputs, val_inputs, train_labels, val_labels = train_test_split( inputs_encodings["input_ids"], outputs_encodings["input_ids"], test_size=0.2, # 选择验证集占总数据的比例 random_state=42, # 设置随机种子，确保可复现的结果 shuffle=True # 打乱数据 ) train_attention_mask = inputs_encodings["attention_mask"] val_attention_mask = val_inputs.new_ones(val_inputs.shape) # 创建相同形状的attention mask # 超参数设置 learning_rate = 1e-4 batch_size = 16 num_epochs = 10 # 优化器和损失函数 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

这段代码是一个使用GPT-2模型进行文本生成的示例。首先，代码导入了必要的库，包括pandas、torch、sklearn、transformers等。然后，指定了预训练的GPT-2模型和tokenizer的路径，并加载了模型和tokenizer。接下来，代码读取了一个Excel文件，并将问题检查结果和标注关键词列分别存储在questions和keywords中。

然后，代码将标注数据转换为模型可接受的格式，使用tokenizer对问题和关键词进行编码，并设置了truncation、padding和return_tensors参数来进行数据处理。接着，代码将准备好的标注数据划分为训练集和验证集，使用train_test_split函数实现。同时，还创建了attention mask用于控制模型对不同位置的关注程度。

接下来，代码设置了一些超参数，包括learning_rate、batch_size和num_epochs。然后，定义了优化器optimizer和损失函数loss_fn，用于模型训练过程中的参数优化和损失计算。

这段代码还没有进行模型训练的部分，只是准备了数据和定义了一些设置。如果想要完整地训练模型，还需要编写相关的训练循环代码。