上述实现如何请给出一个完整的示例
时间: 2024-03-05 12:48:55 浏览: 15
好的,下面是一个简单的示例代码:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
# 定义一个对话历史记录
chat_history = ""
# 进入对话循环
while True:
# 读取用户输入
user_input = input("You: ")
# 将用户输入添加到对话历史记录中
chat_history += user_input + tokenizer.eos_token
# 将对话历史记录编码成输入张量
input_ids = tokenizer.encode(chat_history, return_tensors="pt")
# 生成回复
reply_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# 将回复解码成文本并打印出来
bot_reply = tokenizer.decode(reply_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
print("Bot:", bot_reply)
# 将回复添加到对话历史记录中
chat_history += bot_reply + tokenizer.eos_token
```
这段代码会加载一个名为`microsoft/DialoGPT-medium`的预训练模型和相应的分词器。然后,它会进入一个对话循环,在每个循环中,它会读取用户的输入,并将其添加到对话历史记录中。然后,它会将对话历史记录编码成输入张量,并使用模型生成一个回复。最后,它将回复解码成文本并打印出来,然后将回复添加到对话历史记录中。这个过程会一直重复,直到用户退出对话。