用预训练模型进行test
时间: 2023-06-20 15:08:51 浏览: 124
对于预训练模型,我们可以使用它来进行测试。测试的方式可以是文本生成、文本分类、文本匹配等。以下是一个简单的文本生成的示例:
1. 导入所需的库和模型
```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
```
2. 编写生成文本的函数
```python
def generate_text(prompt, length=50):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=length, do_sample=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text
```
3. 调用函数生成文本
```python
generated_text = generate_text(prompt='The quick brown fox', length=20)
print(generated_text)
```
输出:
```
The quick brown fox jumps over the lazy dog. The quick brown fox jumps over the lazy dog. The quick brown fox jumps over
```
这个例子中,我们使用了GPT2模型和Tokenizer,通过编写一个简单的函数,输入一个prompt,生成50个词的文本。
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