具体的pytorch代码实现
时间: 2023-10-16 21:33:12 浏览: 33
以下是使用PyTorch实现的基本的ChatGPT模型代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
class ChatGPT(nn.Module):
def __init__(self):
super(ChatGPT, self).__init__()
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
self.model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
def forward(self, input):
input_ids = self.tokenizer.encode(input, return_tensors='pt')
output = self.model(input_ids)[0]
response = self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
```
在这个代码示例中,我们使用了Hugging Face的Transformers库中的GPT2Tokenizer和GPT2Model,它们是预先训练好的ChatGPT模型。在模型的forward方法中,我们首先使用GPT2Tokenizer将输入编码为输入ID,然后将其输入到GPT2Model中进行推理。最后,我们使用tokenizer.decode将输出ID转换为文本响应。