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。

大语言模型 代码训练

### 大语言模型的代码训练方法

#### 准备环境与依赖库安装
为了能够顺利运行大语言模型的训练代码，首先需要准备好相应的开发环境并安装必要的Python包。

pip install torch transformers datasets accelerate

这段命令会安装PyTorch作为深度学习框架，`transformers`用于加载预定义的大规模语言模型及其配置文件，而`datasets`则提供了方便的数据集管理工具。最后，`accelerate`帮助简化分布式训练设置[^3]。

#### 加载预训练模型和Tokenizer
在实际操作之前，先要获取一个已经过初步训练的基础版本模型以及配套的文字编码解码器（即Tokenizers）。这一步骤可以通过Hugging Face提供的API轻松完成：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

上述代码片段展示了如何基于GPT-2架构实例化一个新的Transformer类对象，并初始化对应的分词器[^1]。

#### 数据预处理
对于即将投入训练的数据集来说，合理的预处理至关重要。具体措施包括但不限于去除重复项、清理低质量样本、执行标准化转换等。此外，在某些情况下还需要考虑隐私保护机制的应用，比如匿名化处理个人身份信息等内容[^2]。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

def preprocess_data(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # 去除空白行和其他异常情况
    cleaned_df = df.dropna().reset_index(drop=True)

    # 划分为训练集和验证集
    train_texts, val_texts = train_test_split(cleaned_df['text'], test_size=0.1)
    
    return tokenizer(train_texts.tolist(), padding=True, truncation=True), \
           tokenizer(val_texts.tolist(), padding=True, truncation=True)

此函数接受CSV格式的文本数据路径作为输入参数，返回经过清洗后的两组tokenized texts列表——分别对应于训练阶段使用的材料及评估期间所需的素材。

#### 定义训练流程
有了前面几步打下的良好基础之后，现在就可以着手构建完整的训练逻辑了。下面给出了一种较为通用的方式来进行这一工作：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
    evaluation_strategy="epoch",
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_encodings,
    eval_dataset=val_encodings,
)

trainer.train()

这里创建了一个名为Trainer的对象负责统筹整个训练周期内的各项事务；同时设置了若干超参控制诸如批次大小(batch size)、轮次数量(epoch count)之类的细节选项。