transformer即插即用代码

您可以使用以下代码来使用Transformer模型进行文本生成任务：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

def generate_text(prompt):
    # 加载预训练的GPT2模型和分词器
    model_name = 'gpt2'
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

    # 设置模型为生成模式
    model.eval()

    # 将输入的文本编码为token
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

    # 生成文本
    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)

    # 解码生成的token为文本
    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    return generated_text

# 输入一个提示文本并生成相应的文本
prompt = "今天天气很好"
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)

上述代码使用了Hugging Face的transformers库，使用GPT-2模型进行文本生成任务。您需要先安装transformers库，可以通过以下命令进行安装：

pip install transformers

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据具体的任务和需求进行参数的调整和优化。