函数中开始history值为空,response等于文字经过model生成后的结果,执行一次后,history等于response,python
时间: 2024-03-01 12:54:41 浏览: 29
是的,你说的完全正确。在Python中,可以通过以下代码实现这个功能:
```python
def chat_with_model(text, model):
history = "" # 初始时,history的值为空
response = model.generate(text) # 通过模型生成response
history = response # 将response的值赋给history
return response
```
在这个函数中,首先初始化`history`变量为空字符串。然后,通过模型生成`response`变量的值。最后,将`response`的值赋给`history`变量。这样,在函数的后续调用中,`history`变量将始终保存最新的`response`值。
相关问题
判断奇偶。编写函数,参数为整数,如果参数为奇数,返回 True;否则返回False。在主程序中,用户输入一个整数,调用函数判断奇偶并输出结果。
好的,我理解了您的要求,以下是代码实现:
```python
import torch
import numpy as np
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
def generate_response(user_input, chat_history=""):
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token + chat_history, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
def is_odd(number):
if number % 2 == 1:
return True
else:
return False
user_input = input("请输入一个整数:")
number = int(user_input)
result = is_odd(number)
if result:
print("True")
else:
print("False")
```
请问您还有其他问题需要我回答吗?
就是我上文说的将脚本作为函数执行,我想知道如何将他变为函数。
好的,让我们来将脚本改写成一个函数。首先,我们需要确定函数的输入和输出。
输入:用户的文本输入
输出:机器人的回答
那么,我们可以将原来的脚本代码放入一个函数中,并将输入作为参数传递进去,最后将机器人的回答作为函数的返回值输出。下面是一个例子:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
def generate_response(user_input):
# 加载 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
# 设定最大生成长度和生成的个数
max_length = 100
num_responses = 1
# 将用户输入编码并生成回答
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
chat_history_ids = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=num_responses, no_repeat_ngram_size=2, repetition_penalty=1.5)
# 将回答解码并输出
response = tokenizer.decode(chat_history_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
return response
```
现在,你可以调用 `generate_response` 函数并传入用户的文本输入来获取机器人的回答。例如:
```python
user_input = "你好,最近过得怎么样?"
bot_response = generate_response(user_input)
print(bot_response)
```
以上代码将输出机器人对用户输入的回答。希望这个例子能够帮助你将脚本改写成一个函数。
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