写一段代码实现代码实现“设置模型选择下拉菜单，可选择相应模型，选择后，对相应模型进行训练，测试”的功能

好的，下面是一个简单的示例代码，可以实现你的需求：

import tkinter as tk
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 创建主窗口
root = tk.Tk()

# 创建下拉菜单组件
model_var = tk.StringVar()
model_var.set('gpt2')  # 设置默认选项
models = ['gpt2', 'distilgpt2', 'bert']
model_menu = tk.OptionMenu(root, model_var, *models)
model_menu.pack()

# 创建训练和测试按钮
train_button = tk.Button(root, text='Train')
test_button = tk.Button(root, text='Test')

# 定义训练和测试函数
def train_model():
    # 从下拉菜单中获取选择的模型
    model_name = model_var.get()
    # 加载对应的预训练模型和分词器
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
    # 在此处添加模型训练代码
    pass

def test_model():
    # 从下拉菜单中获取选择的模型
    model_name = model_var.get()
    # 加载对应的预训练模型和分词器
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
    # 在此处添加模型测试代码
    pass

# 绑定训练和测试函数到按钮上
train_button.config(command=train_model)
test_button.config(command=test_model)

# 将按钮添加到主窗口中
train_button.pack()
test_button.pack()

# 启动主循环
root.mainloop()

这段代码使用了 tkinter 库创建了一个简单的 GUI 界面，包含一个下拉菜单和两个按钮。当用户点击“Train”或“Test”按钮时，对应的训练或测试函数会根据当前选择的模型进行操作。其中，`AutoTokenizer` 和 `AutoModel` 是 Hugging Face 的 transformers 库提供的功能，可以方便地加载预训练模型和分词器。你需要根据自己的具体需求修改训练和测试函数的代码。