请给我一段使用Python的用GPT2实现文本分类并检验模型准确率的非常详细的代码

当然，以下是一个使用Python和GPT2实现文本分类并检验模型准确率的代码示例：

首先，我们需要安装所需的包：

!pip install transformers
!pip install torch
!pip install scikit-learn

接下来，我们将导入所需的库和模型：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from sklearn.metrics import accuracy_score

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', output_hidden_states=True)

然后，我们将加载我们的数据集并进行预处理：

# Load dataset
dataset = [
    {'text': 'This is a positive review', 'label': 1},
    {'text': 'This is a negative review', 'label': 0},
    {'text': 'I loved this product', 'label': 1},
    {'text': 'I hated this product', 'label': 0},
    {'text': 'This is a neutral review', 'label': 2},
]

# Create input tensors
inputs = []
for data in dataset:
    inputs.append(tokenizer.encode(data['text'], add_special_tokens=True))
    
# Pad input tensors
max_length = max([len(i) for i in inputs])
for i in range(len(inputs)):
    inputs[i] = inputs[i] + [0]*(max_length-len(inputs[i]))
    
inputs = torch.tensor(inputs)
labels = torch.tensor([data['label'] for data in dataset])

接下来，我们将分割数据集为训练集和测试集：

# Split train and test datasets
train_inputs, test_inputs = inputs[:3], inputs[3:]
train_labels, test_labels = labels[:3], labels[3:]

然后，我们将训练我们的模型：

# Train model
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(5):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(train_inputs, labels=train_inputs)
    loss = loss_fn(outputs['logits'].view(-1, outputs['logits'].size(-1)), train_inputs.view(-1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

接着，我们将在测试集上测试模型并计算准确率：

# Test model
test_outputs = model(test_inputs)[0]
test_logits = test_outputs.squeeze()
test_predictions = torch.argmax(test_logits, dim=1).tolist()

# Compute accuracy
accuracy = accuracy_score(test_labels.tolist(), test_predictions)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

这个代码示例展示了如何使用GPT2模型来进行文本分类并检验模型准确率。我们首先加载模型和数据集，然后进行预处理。接着，我们将数据集分割为训练集和测试集，并使用CrossEntropyLoss作为损失函数进行训练。最后，在测试集上测试模型并计算准确率。