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。

相关问题

请给我一段使用Python的用GPT2实现文本分类的非常详细的代码

好的，以下是使用Python的GPT2实现文本分类的代码，具体实现过程如下：

1. 安装必要的库和模型：

!pip install transformers
!pip install torch

2. 加载GPT2模型：

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')

3. 准备数据集，并将文本转化为数字表示：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

texts = data['text'].tolist()
labels = data['label'].tolist()

# 将文本转化为数字表示
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. 定义模型并进行训练：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# 定义模型
class GPT2Classifier(nn.Module):
    def __init__(self, gpt2_model, num_labels):
        super(GPT2Classifier, self).__init__()
        self.gpt2 = gpt2_model
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.classifier = nn.Linear(gpt2_model.config.hidden_size, num_labels)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.gpt2(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.classifier(pooled_output)
        return logits

# 定义训练集和验证集
class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, inputs, labels):
        self.inputs = inputs
        self.labels = labels

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

    def __getitem__(self, index):
        input_ids = self.inputs['input_ids'][index]
        attention_mask = self.inputs['attention_mask'][index]
        label = self.labels[index]
        return input_ids, attention_mask, label

train_dataset = TextDataset(inputs, labels)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

# 定义模型和优化器
model = GPT2Classifier(model, num_labels=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

# 开始训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(10):
    for batch in train_dataloader:
        input_ids, attention_mask, label = tuple(t.to(device) for t in batch)
        optimizer.zero_grad()
        logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
        loss = loss_func(logits, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

5. 对新数据进行预测：

# 对新数据进行预测
new_texts = ['This is a positive text.', 'This is a negative text.']

# 将文本转化为数字表示
new_inputs = tokenizer(new_texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 进行预测
with torch.no_grad():
    logits = model(new_inputs['input_ids'].to(device), attention_mask=new_inputs['attention_mask'].to(device))
    predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)

print(predictions)

以上就是使用Python的GPT2实现文本分类的详细代码，希望能对你有所帮助。

centos7.9部署chat GPT

为了在CentOS 7.9上部署chat GPT，您需要遵循以下步骤：

1. 安装Python 3和pip

在CentOS 7.9上，您可以使用以下命令安装Python 3和pip：

sudo yum install python3 python3-pip

2. 安装依赖项

运行以下命令安装chat GPT所需的依赖项：

pip3 install tensorflow==1.15
pip3 install tensorflow-gpu==1.15
pip3 install tqdm
pip3 install pandas
pip3 install numpy
pip3 install Flask
pip3 install Flask-Cors
pip3 install pyyaml
pip3 install torch
pip3 install transformers

3. 下载chat GPT源代码

您可以从GitHub上下载chat GPT的源代码：

git clone https://github.com/Morizeyao/GPT2-chitchat.git

4. 运行chat GPT

在GPT2-chitchat目录中，运行以下命令：

python3 app.py

这将启动Flask应用程序，您可以通过浏览器访问http://localhost:5000/来测试chat GPT。