给上述代码做详细的注释
时间: 2024-03-10 10:44:43 浏览: 25
好的,以下是针对你提供的代码的详细注释:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
```
导入了 PyTorch 和 Transformers 库中的 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel。
```python
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
```
使用 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 类,从预训练的 GPT-2 模型中加载 tokenizer 和模型。pad_token_id 参数设置为 tokenizer 的 eos_token_id,以便在添加填充时使用。
```python
def generate_text(prompt, length=50, temperature=0.7):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
model.eval()
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=length, temperature=temperature, do_sample=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text
```
定义了一个 generate_text 函数,它接受 prompt、length 和 temperature 三个参数。首先,通过调用 tokenizer.encode 函数将 prompt 转换为 PyTorch 张量形式的 input_ids。然后将模型设置为评估模式并调用 model.generate 函数生成文本,其中 max_length 和 temperature 分别控制输出文本长度和生成的文本多样性。最后,使用 tokenizer.decode 函数将生成的文本转换为字符串形式,并跳过特殊标记以获取最终文本。
```python
while True:
prompt = input('You: ')
if prompt.lower() == 'quit':
break
print('ChitGPT:', generate_text(prompt))
```
该代码段使用 while 循环,循环内部要求用户输入 prompt,如果用户输入 quit 则退出循环。否则,调用 generate_text 函数生成模型的回答,并将其打印在屏幕上。