使用chat gpt实现读取文本和图片变成文本的功能的代码

以下是使用ChatGPT模型实现文本和图片转换的示例代码：

import torch
from transformers import ChatTokenizer, ChatGPT2LMHeadModel

tokenizer = ChatTokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
model = ChatGPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')

# 将文本转换为模型输入
text = "这是一段文本。"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 使用模型生成文本
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=1024, do_sample=True)

# 将生成的文本转换为字符串
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 将图片转换为文本
from PIL import Image
import pytesseract

# 读取图片
image = Image.open('example.png')

# 使用 pytesseract 将图片转换为文本
text = pytesseract.image_to_string(image)

# 将文本转换为模型输入
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 使用模型生成文本
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=1024, do_sample=True)

# 将生成的文本转换为字符串
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

在上面的示例代码中，我们首先使用ChatGPT模型将一段文本生成为另一段文本。然后，我们使用Pillow和pytesseract库将一张图片转换为文本，并再次使用ChatGPT模型将该文本转换为另一段文本。注意，这里的模型输入和输出都使用了ChatTokenizer进行转换。