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()
时间: 2024-04-17 15:28:49 浏览: 174
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:
```python
!pip install transformers
!pip install torch
```
2. 加载GPT2模型:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
# 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。
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