上述代码在tensorflow中引用

如果您想在TensorFlow中使用上述代码，可以将其集成到您的神经网络模型中，下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
from transformers import TFGPT2Model, GPT2Tokenizer

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
        self.gpt2 = TFGPT2Model.from_pretrained('gpt2')
        self.cnn = tf.keras.layers.Conv2D(6, (3,3), activation='relu')
        self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs, training=False):
        x = self.cnn(inputs)
        x = self.flatten(x)
        inputs = self.tokenizer(x, return_tensors='tf', padding=True)
        outputs = self.gpt2(inputs)[0]
        x = self.fc(outputs)
        return x

在这个例子中，我们在神经网络模型中首先使用CNN处理输入图像，然后将处理过的数据传递给GPT-2模型进行处理。这个模型可以根据您的需求进行修改以适应不同的应用场景。