解读这段代码def generate(model): start_text = "Would you proceed especially against Caius Marcius?" start_tokens = tokenizer.encode(start_text) context = torch.tensor([start_tokens], device=device, dtype=torch.long) # context = torch.zeros((1, 1), device=device, dtype=torch.long) print(decode(model.generate(context, max_new_tokens=300)[0].tolist())) generate(model)
时间: 2024-04-10 17:32:49 浏览: 12
这段代码定义了一个名为`generate`的函数,并且在调用该函数后执行了一系列操作来生成文本。
首先,函数接受一个`model`参数,代表一个Transformer模型。
接下来,定义了一个字符串变量`start_text`,其中包含了一个起始文本。这个起始文本将作为生成文本的前缀。
然后,使用`tokenizer.encode()`函数将起始文本转换为词索引的列表,并将其赋值给`start_tokens`变量。
接着,创建了一个名为`context`的张量,它是一个形状为(1, `start_tokens`长度)的长整型张量。这个张量用于存储起始文本的词索引,并将其放置在指定的设备上,通常是GPU。注释行中的代码是另一种创建`context`张量的方式,它将其初始化为全零张量。
最后,调用`model.generate()`函数来生成文本。这个函数接受`context`张量作为输入,并指定了生成的最大令牌数为300。生成的结果是一个张量,通过`.tolist()`方法转换为Python列表,并使用`decode()`函数将其解码为可读的文本。
最后,调用`print()`函数打印生成的文本结果。
总结起来,这段代码定义了一个生成文本的函数,并在调用该函数后使用指定的起始文本作为前缀生成一段文本。
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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。
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])优化这段代码,使输出的文本为新闻
为了优化这段代码,我们可以使用预训练模型来生成新闻文本,而不是只进行编码。以下是一个示例代码,可以使用 GPT-2 模型来生成新闻文本:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien,"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
# use model to generate news text
sample_outputs = model.generate(
input_ids,
do_sample=True,
max_length=100,
top_k=50,
top_p=0.95,
num_return_sequences=1
)
# decode generated output
generated_text = tokenizer.decode(sample_outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
这段代码使用 GPT-2 模型生成了一段长度为 100 的新闻文本,其中包含了输入的初始文本。我们可以通过调整 `max_length` 参数来控制生成文本的长度,通过调整 `top_k` 和 `top_p` 参数来控制生成的文本的多样性和准确性。